Curso básico de Inteligencia Artificial aplicada a empresas

Bloque 1: Introducción al Machine Learning y a la Inteligencia Artificial

Objetivo:

Comprender los conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
2. Revisión de modelos de Machine Learning
3. Algoritmos más usados. Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) y modelos de razonamiento.
4. Modelos de lenguaje más usados. Historia y evolución.

Bloque 2: Chat GPT I

Objetivo:

Familiarizarse con las herramientas más populares basadas en modelos de lenguaje, comprender por qué ChatGPT es destacable y aprender su manejo bñasico

1. ¿Por qué Chat GPT?
2. Conceptos clave
3. Uso de chat GPT
4. Uso de DALL-E
5. Caso práctico

Bloque 3: Chat GPT II

Objetivo:

Dominar el uso avanzado de ChatGPT y DALL·E para personalización, análisis de datos, creación de gráficos, edición de imágenes y gestión de proyectos aplicados al ámbito financiero y profesional.

1.  Proyectos: Gestión y estructuración de proyectos en IA.
2. Creación de GPTs: Personalización y adaptación de modelos a contextos específicos.
3. Estrategias avanzadas de prompting: Diseños complejos de prompts para optimizar resultados.
4. Análisis de datos y creación de gráficos: Uso de herramientas de IA para interpretar datos financieros y generar visualizaciones efectivas.
5. Elaboración de un caso práctico final

Bloque 4. Otros modelos de IA. Introducción a los automatismos

Objetivo:

Conocer modelos adicionales de inteligencia artificial y herramientas de automatización para optimizar procesos financieros y empresariales, explorando aplicaciones prácticas y desarrollando un flujo automatizado.

1. Otros modelos de IA: Copilot, Gemini, Grok, Deepseek
2. Modelos de automatismo: Zapier, Make, Microsoft power automate