Fundamentos de la inteligencia artificial generativa – CCS

Comprender los fundamentos y principios operativos de la IA generativa y sus aplicaciones, aplicar técnicas de prompting y herramientas para generar y gestionar contenidos y automatizaciones con calidad, incorporar buenas prácticas de seguridad, ética y gestión de datos, y diseñar e implementar un proyecto aplicado que integre estas capacidades mediante prototipado, uso de RAG o prompts y evaluación de resultados.

TEMA 1. INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y SU IMPACTO
1.1. Conceptos clave: modelos, datos, entrenamiento e inferencia
1.2. Panorama de aplicaciones: texto, imagen, audio y video
1.3. Buenas prácticas iniciales: seguridad y ética básica
TEMA 2. MODELOS GENERATIVOS: CÓMO FUNCIONAN (VISIÓN PRACTICA)
2.1. Tokens, ventanas de contexto y gestión de información
2.2. Embeddings y búsqueda semántica (introducción)
2.3. RAG (Retrieval Augmented Generation) a nivel conceptual
2.4. Fine-tuning vs. RAG vs. prompts: cuando usar cada enfoque
TEMA 3. PROMPTING: TÉCNICAS PARA OBTENER RESULTADOS CONSISTENTES
3.1. Prompt básico vs. estructurado: plantillas reutilizables
3.2. Few-shot, ejemplos, y guías de estilo
3.3. Prompts para tareas frecuentes: resumir, redactar, idear, clasificar
3.4. Mitigación de alucinaciones y verificación
3.5. Prompts con datos: tablas, CSV y documentos
TEMA 4. APLICACIONES PRÁCTICAS: CREACIÓN DE CONTENIDOS Y PRODUCTIVIDAD
4.1. Redacción profesional: emails, informes y procedimientos
4.2. Generación de material didáctico: guiones, actividades y rubricas
4.3. Creatividad y diseño: prompts para imágenes y presentaciones
4.4. Asistentes: instrucciones, memoria de proyecto y limites
4.5. Automatización de tareas: del prompt al proceso
TEMA 5. USO RESPONSABLE: DATOS, PRIVACIDAD, SESGOS Y CUMPLIMIENTO
5.1. Privacidad y datos sensibles: que no introducir y como anonimizar
5.2. Sesgos y calidad: como detectarlos y reducirlos
5.3. Propiedad intelectual y licencias (visión practica)
5.4. Políticas internas y trazabilidad
TEMA 6. INTEGRACIÓN Y PROYECTO FINAL APLICADO
6.1. Diseño de un caso: objetivo, usuarios, entradas, salidas y métricas
6.2. Prototipado rápido: prompt pack + guía de uso
6.3. Mini-RAG / base de conocimiento (concepto + demo)
6.4. Presentación de resultados y plan de mejora
GLOSARIO
AUTOEVALUACIÓN