CHATGPT E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IFCT0049)

1. Introducción a la Inteligencia Artificial

• Definición de inteligencia artificial
• Evolución histórica de la inteligencia artificial
• La inteligencia artificial en la vida cotidiana y en diferentes sectores
• La inteligencia artificial como subcampo de la informática
• Enfoques, técnicas y objetivos de la IA

2. Tipos de Inteligencia Artificial

• IA débil vs IA fuerte
• Fundamentos de Machine Learning
• Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales
• Aprendizaje automático (Machine Learning)
• Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo)
• Características definitorias de un algoritmo
• Un ejemplo de las características definitorias de un algoritmo
• Ampliación: Algoritmo DBSCAN
• Evaluación y mejora de modelos
• Aprendizaje Supervisado
• Aprendizaje supervisado
• Métodos de aprendizaje supervisado
• Modelos de Algoritmos Supervisados
• Modelos de regresión lineal
• Ampliación: ¿Que es un modelo de regresión lineal?
• Modelos de regresión logística
• Ampliación: Regresión Logística En Python
• Modelos de árboles de decisión
• Ampliación: Algoritmos Machine Learning: Árboles Decisión para Data Science
• Modelos de máquina de vectores de soporte
• Ampliación: Máquinas de soporte vectorial en Python | Ejemplo y explicación completa |Machine Learning en Python
• Aprendizaje No Supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Métodos de aprendizaje no supervisado
• Modelos de Algoritmos no Supervisados
• K-means
• Ampliación: k-means cluster paso a paso | Machine Learning para novatos
• DBSCAN
• Ampliación: Identifica Clusters con DBSCAN: Algoritmo paso a paso e implementación con Python
• Análisis de Componentes Principales (PCA)
• Ampliación: Análisis de Componentes Principales (PCA) para Reducir la Dimensionalidad de Datos usando Python
• Agrupamiento Jerárquico
• Ampliación: Clustering Jerárquico en Python
• Comparativa de los principales algoritmos no supervisados
• Cuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisado
• Cómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado
• Aprendizaje por Refuerzo
• Aprendizaje por Refuerzo: Aprendiendo a través de la interacción
• Desafíos del Aprendizaje por Refuerzo
• Los agentes en el aprendizaje por refuerzo
• Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo
• Ampliación: Q-Learning y el aprendizaje por refuerzo: Teoría y práctica con Python
• Ampliación: Descenso de Gradiente. Cómo Aprenden las Redes Neuronales | Aprendizaje Profundo
• Ampliación: Aprendizaje Profundo por Refuerzo (Deep Reinforcement Learning)

3. Funcionamiento del ChatGPT

• Modelos de lenguaje: definición y ejemplos
• Definición y tipos de Modelos de Lenguaje
• Ejemplos de Modelos de Lenguaje
• Evolución de los modelos de lenguaje: desde los métodos basados en reglas hasta los modelos basados en datos
• Introducción a los modelos de lenguaje basados en transformadores
• Introducción a GPT Generative Pretrained Transformer
• Arquitectura y fundamentos de GPT
• Preentrenamiento y Afinamiento
• Configuración e Implementación de ChatGPT
• Requisitos de hardware
• Requisitos de software
• Configuración de un entorno de desarrollo para ChatGPT
• Configuración de la clave API
• Probar ChatGPT
• Trabajando con la API de ChatGPT
• Seguridad y privacidad
• Manejo de solicitudes y respuestas
• Ejemplos prácticos de integraciones con aplicaciones y servicios

4. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
• Técnicas clave del procesamiento de texto
• Modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Ampliación: Bag of Words TFIDF Clasificación de texto
• Los Transformadores y el procesamiento del lenguaje natural
• Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

5. Entrenamiento y finetuning de modelos de lenguaje

• Personalización y afinación de ChatGPT
• Introducción a la afinación fine-tuning
• Consideraciones al realizar la afinación
• Estrategias de recolección de datos para la afinación
• Proceso de afinación de ChatGPT
• Desafíos y consideraciones al afinar ChatGPT
• Herramientas y plataformas para finetuning
• Evaluación y mejora del modelo finetuning

6. Aplicaciones de ChatGPT en diferentes sectores

• Aplicaciones de ChatGPT en diferentes sectores
• Medicina
• Educación
• Servicio al cliente
• Otros sectores

7. Avances recientes en IA y ChatGPT

• Avances recientes en IA y ChatGPT
• Modelos preentrenados
• Transferencia de aprendizaje
• GPT-4

8. El futuro de la IA

• Tendencias y desafíos futuros en Inteligencia Artificial
• Avances y retos en la investigación de IA
• Innovación y oportunidades en el campo de la IA

9. Casos de estudio y proyectos prácticos con ChatGPT

• Casos de uso de la Inteligencia Artificial
• Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y la economía
• Ejemplos de aplicaciones de la IA en instituciones públicas
• Ejemplos de aplicaciones de la IA en el mundo empresarial

10. Integración de ChatGPT en Bing

• Integración de ChatGPT en Bing
• Implicaciones de la integración de la IA en navegadores web: beneficios y desafíos de incorporar asistentes de IA en plataformas de búsqueda en línea
• Incorporación del ChatGPT en Microsoft
• Uso del ChatGPT en Bing: Ejemplos y demostraciones
• Evaluación del rendimiento del ChatGPT en Bing

11. Consideraciones éticas y de privacidad en la integración de ChatGPT en un navegador web (I)

• Aspectos éticos y legales de la inteligencia artificial
• Explicabilidad y transparencia de los modelos de Deep Learning
• Sesgos y discriminación en los modelos de inteligencia artificial
• Responsabilidad y regulación en la IA

12. Consideraciones éticas y de privacidad en la integración de ChatGPT en un navegador web (II)

• Consideraciones éticas y de privacidad en la integración de ChatGPT en un navegador web
• Desarrollo ético y responsable de extensiones de ChatGPT
• Casos de estudio y análisis de controversias

13. Superalineación en la Superinteligencia (I)

• Superalineación en la Superinteligencia (I)
• Concepto de Superalineación y su importancia para garantizar que esté alineada con los valores y objetivos humanos
• Riesgos y beneficios
• Estrategias para lograr la superalineación

14. Superalineación en la Superinteligencia (II): OpenAI y otras organizaciones

• Superalineación en la Superinteligencia (II): OpenAI y otras organizaciones
• Investigación y desarrollo actuales: avances tecnológicos y teóricos de OpenAI y otras organizaciones
• Ética y seguridad en el desarrollo de la superinteligencia

15. Implementación de ChatGPT en proyectos reales

• Generación de contenido con ChatGTP
• Generación de contenido de alta calidad
• Casos de uso en los que la generación de contenido con ChatGPT es efectiva y beneficiosa
• Cómo utilizar ChatGPT para generar contenido de alta calidad y ahorrar tiempo en tareas de redacción
• Ejemplos de cómo redactar borradores iniciales de artículos, informes, correos electrónicos y otros documentos con la ayuda de ChatGPT
• Cómo utilizar técnicas de Prompt Engineering para obtener respuestas más precisas y relevantes en la generación de contenido
• Mejores prácticas para la generación de contenido
• Generación de artículos y blogs
• Explorar técnicas para ajustar y adaptar las respuestas generadas según las necesidades y el tono del contenido
• Creación de copias publicitarias convincentes
• Aprender a enfocar las preguntas y comandos para obtener respuestas que se ajusten a los objetivos de la publicidad
• Redacción de publicaciones en redes sociales
• Conocer las mejores prácticas para adaptar las respuestas generadas a las limitaciones de cada plataforma
• Refinamiento y mejora del contenido generado
• Utilizar herramientas de corrección gramatical y de estilo para pulir el contenido y hacerlo más profesional
• Resumir información con ChatGPT
• Ética y responsabilidad en la generación de contenido
• La importancia de revisar y editar cuidadosamente el contenido generado para asegurar su precisión y adecuación
• Recomendaciones adicionales para el proceso de revisión y edición del contenido generado por ChatGPT
• Automatización de tareas repetitivas con ChatGPT
• Automatización de tareas repetitivas
• Ejemplos comunes de tareas repetitivas y cómo la automatización puede ayudarnos a superar este obstáculo
• Ventajas de la automatización de tareas
• Ejemplos de cómo la automatización puede agilizar procesos, aumentar la eficiencia y mejorar los resultados
• Uso de ChatGPT en la automatización
• Ejemplos prácticos de cómo utilizar ChatGPT para automatizar tareas
• Gestión del tiempo y la productividad con ChatGTP
• Mejora de la organización y gestión del tiempo con ChatGTP
• Integración de recordatorios y notificaciones
• Ejemplos de cómo programar recordatorios para iniciar o finalizar actividades, cambiar de tareas o tomar descansos regulares
• Cómo aprovechar las capacidades de ChatGPT para enviar recordatorios a través de diferentes canales
• Ejemplos de cómo utilizar ChatGPT para crear listas de tareas, establecer recordatorios y recibir recomendaciones personalizadas
• Desarrollando la creatividad con ChatGTP
• Generación de ideas y soluciones creativas con ChatGPT
• Ejemplos de prompts que pueden ayudarte a estimular tu creatividad
• Consideración de diferentes puntos de vista
• Creación de una aplicación con ChatGPT
• Definición del caso de uso y especificación del proyecto
• Diseño y desarrollo de la aplicación
• Pruebas y depuración
• Implementación y despliegue de la aplicación

16. Trabajo con el ChatGPT

• Trabajo con el ChatGPT
• Herramientas
• Plataformas

17. Optimización del rendimiento del ChatGPT

• Optimización del rendimiento del ChatGPT
• Ajuste de hiperparámetros

18. Integración del ChatGPT en aplicaciones web y móviles

• Integración del ChatGPT en aplicaciones web y móviles
• Integración de ChatGPT en aplicaciones web
• Integración de ChatGPT en aplicaciones móviles