El objetivo de este curso es introducir a los participantes en los fundamentos de los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y cómo se pueden aplicar en Microsoft 365.

A lo largo del curso, los participantes van a aprender a utilizar el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la eficiencia en la productividad diaria, la gestión y análisis de información, y en las tareas de comunicación en las organizaciones.

Introducción a los modelos de lenguaje
Fundamentos
¿Qué son los modelos de lenguaje?
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?
¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial?
Tipos de modelos de lenguaje
Modelos basados en reglas
Modelos estadísticos
Modelos de aprendizaje automático
Desafíos y problemas comunes en modelos de lenguaje
Conclusiones y próximos pasos
Tendencias actuales en modelos de lenguaje
Recursos y herramientas útiles para trabajar con modelos de lenguaje
Resumen

Prompts: las instrucciones para los modelos de lenguaje
Fundamentos: cómo funcionan las IAs
Registro en chatbots
Ingeniería de chatbots
Estructura de prompts
Ajustes de chatbots
Guía de estilo
Inducción preliminar
Instrucciones personalizadas
Ajustes avanzados (ChatGPT)
Organización de chats (ChatGPT)
Limitaciones
Actualidad
Imprecisión
Sesgos
Resumen

Modelos de lenguaje aplicados en Excel
Fundamentos
Planteamiento de los casos prácticos
Instrucciones personalizadas
Prompts bien definidos
Caso práctico con texto
Casos prácticos con números y fechas
Nombrar días
Días hábiles
Casos prácticos con anidamiento
Casos prácticos especializados
Resumen

Modelos de lenguaje aplicados en Word
Fundamentos
Opciones de pegado
Generación, edición y revisión de contenido
Traducción
Resúmenes y extractos
Otras aplicaciones
Resumen

Modelos de lenguaje aplicados en PowerPoint
Fundamentos
Demostración práctica
Generar contenidos
Estructura en esquema
Profesionalizar la presentación
Generación de imágenes
Recursos propios
Imágenes de archivo
Imágenes generadas
Resumen

Modelos de lenguaje aplicados en Outlook
Fundamentos
Caso práctico: seguimiento
Caso práctico: reunión
Otros ejemplos
Extensiones
Resumen

Desafíos éticos y legales
Fundamentos
Ética en la inteligencia artificial
Ética y su relevancia en el desarrollo y uso de modelos de lenguaje
Principios éticos en la IA
Ejemplos de dilemas éticos relacionados con modelos de lenguaje
Aspectos legales y regulatorios
Marco legal y regulaciones en el ámbito de la IA y modelos de lenguaje
Cumplimiento de regulaciones internacionales y nacionales
Sesgo y discriminación en modelos de lenguaje
Entendiendo el sesgo en los modelos de lenguaje
Consecuencias de la discriminación en IA
Estrategias para mitigar el sesgo y la discriminación
Privacidad y seguridad de datos
Protección de datos en el contexto de modelos de lenguaje
Medidas de seguridad y buenas prácticas
Transparencia y explicabilidad
Casos de estudio y ejemplos prácticos
Análisis de casos reales de desafíos éticos y legales en modelos de lenguaje
Ejemplos de organizaciones que han enfrentado dilemas éticos
Conclusiones y reflexiones finales
Reflexiones finales sobre la importancia de abordar estos desafíos
Sugerencias para futuras investigaciones y acciones
Resumen