PROGRAMA DEL CURSO

1.-

Fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial. ChatGPT, Copilot y Gemini

Objetivo

Proporcionar una sólida base en los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA), incluyendo su historia, evolución y aplicaciones actuales. Además, se introducirán las técnicas y herramientas necesarias para comenzar a trabajar con la IA, , así como un conocimiento de ChatGPT, Copilot y Gemini.

Contenido

1. Fundamentos básicos de la Inteligencia Artificial. Introducción y primeros pasos.
1. Definición de la Inteligencia Artificial (IA)
2. Historia de la Inteligencia Artificial desde los orígenes hasta el 2024
3. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
4. Tipos de Inteligencia Artificial
5. Primeros Pasos en la Implementación de IA
6. Retos y Futuro de la Inteligencia Artificial
7. Sesión en directo: IA de 0 a 100
8. ¿ChatGPT?
9. Descripción de los modelos de lenguaje de ChatGPT
10. Accediendo a ChatGPT
11. Copilot
12. Gemini
13. Actualización 2025 GPT, Copilot y Gemini
14. Resumen

2.-

Aplicaciones más habituales de la Inteligencia artificial. 

Objetivo

El objetivo principal de este módulo es proporcionar una visión general de las aplicaciones más comunes de la IA en la actualidad y conocer Chat GPT. Al final de este módulo, los estudiantes deberían ser capaces de entender cómo se aplican los conceptos de IA en diferentes campos, aprender sobre las técnicas específicas de IA utilizadas en cada aplicación, y reflexionar sobre las implicaciones éticas y sociales de estas aplicaciones.

Contenido

1. Aplicaciones más habituales de la Inteligencia artificial.
1. Sistemas de recomendación
2. Procesamiento del lenguaje natural
3. Visión por computadora
4. Robótica
5. Medicina y Salud
6. Finanzas y comercio
7. Marketing y Educación
8. Análisis de datos y toma de decisiones con IA.
9. Machine Learning y Deep Learning (ML/DL)
10. Resumen de la unidad

3.-

Usos de la Inteligancia Artificial más habituales

Objetivo

Explorar cómo la inteligencia artificial se integra con sensores para mejorar la recopilación de datos, cómo se utiliza en simulaciones experimentales para predecir resultados y optimizar procesos, y analizar su impacto en el ámbito laboral, incluyendo la automatización de tareas y la creación de nuevas oportunidades de empleo.

Contenido

1. Usos de la Inteligencia Artificial más habituales.
1. Integración de Sensores y IA
2. Simulación Experimental y IA
3. Impacto de la IA en el trabajo
4. Perspectivas Futuras
5. Laboratorio práctico con herramientas accesibles (no-code).
6. Resumen de la unidad

4.-

Principales tecnologías de IA utilizadas en el trabajo

Objetivo

Conocer y clasificar las principales tecnologías de inteligencia artificial aplicadas al trabajo diario, incluyendo asistentes conversacionales, generación de imágenes y gestores de contenido. El alumno adquirirá una comprensión práctica de las herramientas más relevantes y su aplicación estratégica en procesos como la creación de contenido, automatización, análisis de datos y optimización de campañas, reconociendo su impacto en la innovación del marketing digital.

Contenido

1. Principales tecnologías de IA utilizadas en en el trabajo
1. Resumir reuniones o vídeos largos
2. Asistentes conversacionales
3. Transcripciones de audio
4. Generación de imágenes
5. Traducción de idiomas
6. Construye tu propio GPT
7. Generación de videos
8. Generación de contenido y redacción
9. Perfeccionar escritura
10. Gestores de contenido y tareas
11. Diseño web
12. Generación de audio y música
13. Generación de presentaciones
14. Prompt & Tools (herramientas para prompts y optimización)
15. Investigación competencia
16. Resumen de la unidad

5.- Ingeniería de Prompts

Objetivo

Capacitar al alumnado en la construcción, evaluación y optimización de prompts específicos para modelos de lenguaje aplicados al marketing, con el fin de generar contenido efectivo y alineado con la estrategia de marca. El enfoque está orientado a maximizar la calidad de las respuestas mediante el dominio estructurado de los componentes clave del prompting: rol, tarea, formato, contexto, ejemplos y anclaje. Al finalizar la unidad, el alumnado será capaz de: Identificar los componentes esenciales de un prompt efectivo (Rol–Tarea–Formato–Contexto–Ejemplos). Diseñar prompts específicos para distintos tipos de contenido y audiencias de marketing. Iterar de forma sistemática sobre un prompt a partir de métricas de calidad y feedback humano.

Contenido

1. Ingeniería de Prompts
1. Marco Conceptual
2. Guía definitiva para construir un buen prompt
3. Resumen de la unidad

6.-

Ética, responsabilidad y Regulación Europea

Objetivo

Analizar y comprender los principios éticos y las responsabilidades asociadas al uso de la inteligencia artificial, promoviendo un enfoque consciente y respetuoso en su desarrollo e implementación para asegurar que sus aplicaciones beneficien a la sociedad y respeten los derechos humanos.

Contenido

1. Ética y responsabilidad
1. Fundamentos de la ética en la Inteligencia Artificial
2. Consideraciones éticas al utilizar Chat GPT
3. Perspectivas de futuro y conclusiones
4. Regulación Europea sobre la Inteligencia Artificial
5. Otra normativa relacionada con la Inteligencia Artificial
6. Sesión práctica
7. Resumen de la unidad