Scorm en Inteligencia Artificial Generativa y Automatización con IA
El Curso en Inteligencia Artificial Generativa y Automatización con IA es tu puerta de entrada al apasionante y creciente mundo de la inteligencia artificial.
- Duración200 h
- Unidades11
- FormatoSCORM 1.2
Sobre este contenido
El Curso en Inteligencia Artificial Generativa y Automatización con IA es tu puerta de entrada al apasionante y creciente mundo de la inteligencia artificial. En un entorno donde la IA se posiciona como una herramienta esencial en todos los sectores, desde la generación de contenidos multimedia hasta la productividad empresarial y la automatización de procesos, adquirir conocimientos en esta área te abrirá innumerables oportunidades profesionales. Aprenderás a manejar los fundamentos de la IA generativa, diseñar interacciones efectivas y explorar modelos y APIs avanzados. Este scorm online te brinda la flexibilidad de estudiar desde cualquier lugar, permitiéndote dominar habilidades demandadas como el prompt engineering, la orquestación de sistemas y la implementación de agentes autónomos. Con una demanda laboral en constante aumento, esta formación te equipa para liderar en un mercado competitivo y siempre en evolución. Da el salto y conviértete en un experto en IA.
A quién va dirigido
El scorm está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico y empresarial que deseen ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial generativa y automatización. Ideal para quienes buscan explorar fundamentos de IA, modelos y APIs, diseño de interacciones, generación multimedia, productividad, automatización low-code/no-code y casos prácticos por sector.
Temario
11 unidades didácticas · 200 horas
Contenido11 unidades
Fundamentos de la IA generativa y llms
- Evolución de la inteligencia artificial
- De IA clásica a IA generativa
- Qué es un LLM y cómo funciona
- Arquitectura general de los modelos modernos
- Capacidades reales y límites
- Impacto en negocio y transformación digital
Ecosistema de modelos y apis de IA
- Principales modelos actuales
- Diferencias de enfoque entre proveedores
- Multimodalidad
- Cuándo usar cada modelo
- Introducción a APIs de IA
- Costes, rendimiento y consideraciones empresariales
Prompt engineering y diseño de interacciones
- Fundamentos del prompting
- Estructuración de prompts eficaces
- Técnicas avanzadas
- Prompting para tareas de negocio
- Evaluación y mejora de prompts
- Errores comunes y buenas prácticas profesionales
Generación de contenidos multimedia con IA
- Generación de texto profesional con IA
- Fundamentos de generación de imágenes
- Midjourney y diseño visual
- Stable Diffusion y control avanzado
- Introducción a vídeo y audio generativo
- Casos reales en marketing, comunicación y formación
- Derechos de autor, riesgos legales y uso comercial
Productividad empresarial con IA
- Asistentes de IA en el trabajo
- Automatización de reuniones y toma de notas
- IA para análisis y síntesis de información
- Introducción a flujos de trabajo aumentados con IA
- Gestión del cambio en organizaciones
- IA aplicada a ofimática
Automatización low-code / no-code con IA
- Introducción a la automatización inteligente
- Fundamentos de low-code / no-code
- Zapier + IA
- Enrutamiento de tareas con IA
- Integraciones con CRM y ERP
- Diseño de flujos de negocio automatizados
- Make (Integromat) y automatizaciones complejas
Orquestación de sistemas y flujos avanzados (N8N)
- Introducción a n8n como motor de automatización
- Diseño de workflows complejos
- Integración de APIs y servicios externos
- Pipelines de datos con IA
- Automatización de backoffice
- Generación automática de documentación
- Arquitectura de sistemas automatizados
Embeddings, búsqueda semántica y rag
- Qué son los embeddings
- Búsqueda semántica vs búsqueda tradicional
- Bases de datos vectoriales
- Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Diseño de sistemas RAG
- Casos de uso corporativos
- Limitaciones y riesgos del enfoque RAG
Agentes de IA y sistemas autónomos
- Qué es un agente de IA
- Diferencias entre chatbots, workflows y agentes
- Razonamiento, planificación y memoria
- Uso de herramientas externas (tool use)
- Integración con RAG y sistemas reales
- Casos prácticos de agentes
- Riesgos, control humano y supervisión
Evaluación, seguridad y gobernanza de la IA
- Cómo evaluar resultados de IA generativa
- Calidad, precisión y consistencia de outputs
- Riesgos algorítmicos
- Ciberseguridad en sistemas con IA
- Introducción a la EU AI Act
- Clasificación de riesgos
- Implicaciones prácticas para empresas
- Uso responsable y gobernanza de IA
Casos prácticos por sector
- Sanidad
- Educación
- Marketing
- Recursos Humanos
- Operaciones
- Identificación de oportunidades por sector
Palabras clave
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