ChatGPT para usuarios: de cero a experto

ONP20_0144

20 horas

Online

140,00 €

Fechas y horario libre

Objetivos

El objetivo del curso es ofrecer una comprensión general sobre qué es ChatGPT, de dónde viene, cómo funciona y cómo se puede utilizar en la vida cotidiana. Esto incluiría principalmente entender su capacidad para generar texto, su propósito y las posibles aplicaciones.

Dirigido a:

Cualquier persona interesada en comprender y utilizar ChatGPT para sus necesidades personales, como obtener información, resolver consultas o simplemente interactuar con la herramienta por curiosidad.

Observaciones:

Requisitos: Conocimientos básicos de navegación web: Entender el funcionamiento de un ordenador y tener habilidades básicas para navegar por internet. Comprensión del lenguaje natural y tecnología: No esencial, pero tener una comprensión básica de cómo funcionan las interfaces de lenguaje natural y la inteligencia artificial puede ser útil. Es importante tener una cierta fluidez en la articulación de preguntas dentro de un contexto específico.

Preinscripción
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Competencias DigComp

Temario

I1. Introducción a ChatGPT
o ¿Qué es ChatGPT?
o ¿Cuál es el origen de ChatGPT?
o ¿Qué es lo que hace a grandes rasgos que ChatGPT funcione?
o ¿Para qué se usa ChatGPT?
o Cuáles son los beneficios y las limitaciones
o ¿Tiene alternativas ChatGPT?
o ¿Cuál es la tecnología que hay detrás de ChatGPT?
o Fundamentos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su conexión con ChatGPT
o Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
o ¿Cuál es la relación con ChatGPT?

2. Trabajando con ChatGPT
o Acceso a la herramienta
o Comienza a interactuar con ChatGPT
o Experimenta y aprende
o Optimización de conversaciones en ChatGPT
o Prueba aplicaciones prácticas

3. Personalizando ChatGPT
o Entender las capacidades de personalización
o Recolectar datos y entrenar el modelo. Entrenamiento y retroalimentación
o Ética en la personalización
o Iteración y mejora

4. Futuro de ChatGPT y tendencias
o IA multimodal
o IA multimodal basada en ChatGPT
o Futuro de la personalización en modelos de lenguaje
o Mejora en la precisión y contextualización
o Modelos más grandes y complejos
o Personalización avanzada