Formación gratuita en competencias digitales avanzadas para trabajadores y directivos de pymes europeas
| Socio del proyecto: Universidad de Burgos | ||||||
| Facultad/Departamento: Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería de Organización | ||||||
| Código del curso: | Título del curso: Aumenta tu productividad y eficiencia en el trabajo utilizando Grandes Modelos Lingüísticos como ChatGPT | |||||
| Formato: combinado | ||||||
| Carga lectiva: 2 horas presenciales y 3 horas adicionales de estudio autónomo y consultas online en la web del curso. | ||||||
| Número de créditos ECTS concedidos / Tipo de certificación: Certificado de aprovechamiento. | ||||||
| Requisitos para completar el curso: Evaluación continua: No. Evaluación final: No | ||||||
| Destinatarios: Primarios – Empleados de organizaciones de PYME. | ||||||
| Resultados del aprendizaje: Al finalizar el curso, el participante será capaz de: Comprender los fundamentos de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Aplicar las principales directrices y recomendaciones para generar prompts. Utilizar los LLM en una amplia gama de contextos diferentes: síntesis de contenidos (incluyendo documentos de texto, vídeos, seminarios web, etc.), generación de contenidos (plantillas de correo electrónico, generación de actas para reuniones remotas, etc.), traducción, seguimiento de las opiniones de los clientes, etc. Comparar el rendimiento de ChatGPT y Bard en las mismas tareas. Utilizar los LLM como asistentes para agilizar varias tareas rutinarias basadas en ordenador, reduciendo el tiempo necesario para su realización. | ||||||
| Estructura y programa del curso: Conceptos transversales: Este curso tiene como objetivo fomentar la experiencia de los participantes en la utilización de los LLM para aumentar su productividad y eficiencia en diversos aspectos de su vida profesional. La sesión de 2 horas se centra en proporcionar a los participantes una visión general de los LLM y su potencial, al tiempo que cultiva las habilidades transversales necesarias para implementar la transformación digital dentro de su organización. Contenido principal: Breve introducción a los LLM (10 min). Directrices y recomendaciones clave para la generación de avisos (10 min). Conjunto de ejercicios prácticos (70 min): Ejemplo de síntesis de documentos. Resumen de vídeos. Generación de actas de reuniones en línea. Generación de contenidos para redes sociales. Generación de correos electrónicos y plantillas. Traducción. Seguimiento de opiniones de clientes. Generación de diapositivas Power Point. Comparación del rendimiento de ChatGPT y Bard en las mismas tareas (10 min). Contenido experto: Introducción a aspectos más avanzados de los LLM, como bases de datos vectoriales, incrustación de texto y generación aumentada por recuperación (20 min). | ||||||
| Referencias: Shakked Noy, Whitney Zhang, Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science 381, 187-192 (2023). DOI: 10.1126/science.adh2586. Owens, B., How Nature readers are using ChatGPT. Nature 615, 20 (2023). DOI: 10.1038/d41586-023-00500-8. Ahedo, V., Díaz-de la Fuente, S., Santos, J.I., Galán, J.M., A critical approach to the use of ChatGPT in higher education. To appear in the collection: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies (LNDECT). Springer. | ||||||
| Competencia lingüística requerida: Español | ||||||
| Tabla de evaluación: | ||||||
| A | B | C | D | E | FX | |
| Profesor: Dr. Virginia Ahedo — Profesor adjunto, Departamento de Ingeniería de Organización, Escuela Politécnica Superior, Universidad de Burgos. | ||||||
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