Programa detallado
Curso de ChatGPT aplicat a Microsoft 365
Detalles del curso
Objetivo
El objetivo de este curso es introducir a los participantes en los fundamentos de los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y cómo se pueden aplicar en Microsoft 365.
A lo largo del curso, los participantes van a aprender a utilizar el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la eficiencia en la productividad diaria, la gestión y análisis de información, y en las tareas de comunicación en las organizaciones.
Dirigido a
El curso está indicado para cualquier persona interesada en entender cómo los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial pueden transformar el mundo profesional y mejorar la eficiencia de las organizaciones.
Algunos perfiles específicos podrían ser:
- Analista financiero. Puede mejorar la calidad de sus informes y pronósticos financieros.
- Analista de datos. Puede identificar mejor patrones y tendencias, así como ahorrar tiempo en la transformación y el análisis de los datos.
- Analista de negocios. Puede mejorar la toma de decisiones en su organización.
- Profesional de marketing. Los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial pueden mejorar la personalización y efectividad de las campañas, creando recursos a medida e inmediatos.
- Redactor de contenidos. Esta tecnología ayuda a mejorar el estilo de escritura, con sugerencias de palabras y frases en su contexto, además de una mejora evidente en las traducciones.
- Personal de equipos de comunicación, atención al cliente, soporte técnico. Se generan soluciones para una comunicación más efectiva y eficiente, libre de errores gramaticales u ortográficos
Requisitos
No se requiere experiencia previa ni en modelos de lenguaje ni en inteligencia artificial o programación para realizar este curso. Pero sí es necesario:
- Tener una cuenta de Microsoft 365, para acceder a los programas: Word, Excel, etc.
- Una cuenta de ChatGPT. En el curso se ha utilizado, y solo es necesaria, una cuenta gratuita.
Unidad 1 Introducció als models de llenguatge
Objetivo
Comprendre els principis fonamentals dels models de llenguatge basats en intel·ligència artificial i el seu ús en la producció i comprensió del llenguatge natural.
Contenido
- Introducció als models de llenguatge
- Fonaments
- Què són els models de llenguatge?
- Com funcionen els models de llenguatge?
- Per què són importants els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial?
- Tipus de models de llenguatge
- Desafiaments i problemes comuns en models de llenguatge
- Conclusions i pròxims passos
- Resum
Unidad 2 Prompts: les instruccions per als models de llenguatge
Objetivo
- Aprendre a crear instruccions precises i efectives en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, amb l'objectiu final d'utilitzar-les en les aplicacions i serveis de Microsoft 365.
- Crear instruccions en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, ajustades a situacions de treball específiques de les aplicacions i serveis de Microsoft 365.
Contenido
- Prompts: les instruccions per als models de llenguatge
- Fonaments: com funcionen les IA
- Registre a chatbots
- Enginyeria de prompts
- Estructura de promps
- Configuració de chatbots
- Limitacions
- Resum
Unidad 3 Models de llenguatge aplicats en Excel
Objetivo
- Aprendre a crear instruccions precises i efectives en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, amb l'objectiu final d'utilitzar-les a Excel.
- Crear instruccions en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, ajustades a situacions de treball específiques d'Excel.
Contenido
- Models de llenguatge aplicats en Excel
- Fonaments
- Plantejament dels casos pràctics
- Instruccions personalitzades
- Prompts ben definits
- Cas pràctic amb text
- Cases pràctics amb números i dates
- Exemples pràctics amb anidament
- Cases pràctics especialitzats
- Resum
Unidad 4 Models de llenguatge aplicats en Word
Objetivo
- Aprendre a crear instruccions precises i efectives en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, amb l'objectiu final d'utilitzar-les en Word.
- Crear instruccions en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, ajustades a situacions de treball específiques de Word.
Contenido
- Models de llenguatge aplicats en Word
- Fonaments
- Opcions de pegat
- Generació, edició i revisió de contingut
- Traducció
- Resums i extractes
- Altres aplicacions
- Resum
Unidad 5 Models de llenguatge aplicats en PowerPoint
Objetivo
- Aprendre a crear instruccions precises i efectives en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, amb l'objectiu final d'utilitzar-les en PowerPoint.
- Crear instruccions en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, ajustades a situacions de treball específiques de PowerPoint.
Contenido
- Models de llenguatge aplicats en PowerPoint
- Fonaments
- Demostració pràctica
- Generar continguts
- Estructura en esquema
- Professionalitzar la presentació
- Generació d'imatges
- Resum
Unidad 6 Models de llenguatge aplicats en Outlook
Objetivo
- Aprendre a crear instruccions precises i efectives en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, amb l'objectiu final d'utilitzar-les en les aplicacions i serveis de Microsoft 365.
- Crear instruccions en els models de llenguatge basats en intel·ligència artificial, ajustades a situacions de treball específiques de les aplicacions i serveis de Microsoft 365.
Contenido
- Models de llenguatge aplicats en Outlook
- Fonaments
- Cas pràctic: seguiment
- Cas pràctic: reunió
- Altres exemples
- Extensions
- Resum
Unidad 7 Desafiaments ètics i legals
Objetivo
- Coneixere, analitzar i avaluar els riscos ètics i legals associats amb l'ús de models de llenguatge basats en intel·ligència artificial.
- Desenvolupar habilitats per identificar i abordar els reptes ètics i legals en el disseny, implementació i ús de models de llenguatge basats en intel·ligència artificial.
- Aplicar principis ètics i legals en la presa de decisions relacionades amb l'ús de models de llenguatge basats en intel·ligència artificial.
Contenido
- Desafiaments ètics i legals
- Fonaments
- Ètica en la intel·ligència artificial
- Aspectes legals i regulatòris
- Sesg i discriminació en models de llenguatge
- Privadesa i seguretat de dades
- Transparència i explicabilitat
- Cases d'estudi i exemples pràctics
- Conclusions i reflexions finals
- Resum