Detalles del curso - Administración de la Formación Docente

Aplicaciones de las IA. Generativas
CIENCIAS COMPUTACIONALES

TIPO DE CURSO: Disciplinar

HORAS TOTALES: 40 HRS.

RESPONSABLE: ITZEL NIASANDIU ARANGUREN NAVARRO

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GRUPOS OFERTADOS

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TEMAS Y SUBTEMAS

1. Introducción a las IA generativas

1.1. • Conceptos fundamentales de IA generativa

1.2. • Aplicaciones en las ciencias computacionales: materiales teóricos, prácticas de laboratorio, presentaciones y asistentes virtuales

1.3. Visión general de ChatGPT y otras IA generativas relevantes

2. Fundamentos de ChatGPT

2.1. • Arquitectura y funcionamiento de ChatGPT

2.2. • Entrenamiento y preprocesamiento de datos

2.3. • Mejores prácticas para utilizar ChatGPT de manera efectiva

2.4. Exploración de otras IA generativas similares

3. Desarrollo de materiales teóricos de consulta

3.1. • Generación de resúmenes y síntesis de documentos científicos

3.2. • Creación de explicaciones y definiciones claras de conceptos complejos

3.3. • Elaboración de manuales y guías de referencia utilizando IA generativa

3.4. Personalización del modelo para mejorar la calidad y precisión de los materiales generados.

4. Diseño de prácticas de laboratorio

4.1. • Creación de instrucciones y protocolos de experimentos

4.2. • Generación de datos de prueba y casos de uso para prácticas de laboratorio

4.3. Desarrollo de materiales de apoyo para el aprendizaje práctico

4.4. Optimización de las prácticas mediante iteración y retroalimentación con el modelo generativo

5. Desarrollo de presentaciones de diapositivas

5.1. • Generación automática de diapositivas a partir de contenido textual

5.2. • Diseño de presentaciones atractivas y coherentes

5.3. • Inclusión de gráficos, imágenes y otros elementos visuales generados por IA

5.4. Integración de contenido generado en tiempo real durante presentaciones interactivas

6. Ética y consideraciones

6.1. • Sesgo y equidad en IA generativa

6.2. • Riesgos y desafíos éticos en el desarrollo y uso de estas tecnologías

6.3. Responsabilidad y transparencia en la implementación de IA generativa

7. Proyectos y ejercicios prácticos

7.1. • Experimentación con diferentes configuraciones y ajustes del modelo generativo

7.2. Evaluación y comparación de resultados generados por distintas IA generativas

8. Evaluación

8.1. • Evaluación del conocimiento adquirido mediante proyectos finales

8.2. Discusión de los desafíos encontrados durante el curso y posibles soluciones

SESIONES

Sin sesiones por mostrar . . .

INFORMACIÓN GENERAL

NECESIDADES: Este curso atiende la necesidad de la actualización curricular de la planta docente del Departamento de Ciencias Computacionales (DCC) dadas la necesidades de adentrarse en el uso de las IA generativas tales como chatgpt 4 y Dall-E .El uso de estas tecnologías para desarrollar nuevos materiales teóricos de apoyo, diseño de prácticas, exámenes diagnósticos y otros elementos que complementen la práctica docente de la planta del DCC.

OBJETIVOS: 1.Conocer el uso de las plataformas de desarrollo en línea donde se desarrollara todo los productos. 2. Conocer los fundamentos de las IA generativas y la estructura de las consultas y solicitudes. 3. Conocer la generación de ilustraciones mediante IA generativas. 4. Conocer la creación presentaciones de diapositivas mediante IA generativas. 5. Conocer el desarrollo de prácticas en diferentes lenguajes de programación mediante IA generativas. 6. Metodología de integración de diferentes recursos generados por IA's.

REQUISITOS: Cumplir con el 100% de los productos de aprendizaje.

BIBLIOGRAFÍA:

• Dive lnto Python, 1 st. Edition. Mark Pilgrim 2012.Editorial APress. ompt Engineering: The Complete Guide, Mohamed Karim, Amazon 2023.
• Prompt Engineering for Generative Ai: Future-proof lnputs for Reliable Ai Outputs, James Phoenix and Mike Taylor Oreilly & Associates lnc (2024)
• Complementaria:
• Dem stif in Prom t En ineerin ts at Your Fin erti s,Haris Bhat,KPMG, 2023

CENTRO UNIVERSITARIO DE CIENCIAS EXACTAS E INGENIERÍAS

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