CURSO DE INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y LLMS

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

Horarios

Fecha de finalizacion

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Modulo I

¿Qué es un LLM? y fundamentos de su uso

¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?
Comparativa: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google)
Casos de uso: generación de texto, análisis semántico, resumen, asistencias inteligentes
Interfaces y herramientas: ChatGPT, Claude, Notion AI, Copilot
Exploración guiada con ChatGPT o Gemini en tareas de productividad, análisis o generación de contenidos.

Modulo II

Prompt engineering y ética en IA

Fundamentos del prompt engineering: estructura, claridad, contexto
Técnicas básicas: few-shot prompting, instrucciones, formato de respuesta
Sesgos, alucinaciones y límites de los LLMs
Uso responsable de IA generativa: privacidad, derechos de autor, transparencia

Modulo III

Modulo IV

Modulo V

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."