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.

Introducción a ChatGPT
¿Qué es ChatGPT?
¿Cuál es el origen de ChatGPT?
¿Qué es lo que hace a grandes rasgos que ChatGPT funcione?
¿Para qué se usa ChatGPT?
Cuáles son los beneficios y las limitaciones
¿Tiene alternativas ChatGPT?
¿Cuál es la tecnología que hay detrás de ChatGPT?
Inteligencia Artificial Generativa
GANS
Arquitectura Transformer
Fundamentos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y su conexión con ChatGPT
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
¿Cuál es la relación con ChatGPT?
Resumen

Trabajando con ChatGPT
Acceso a la herramienta
Comienza a interactuar con ChatGPT
Experimenta y aprende
Cálculos matemáticos con ChatGPT
Creación de contenido literario
Creación de imágenes con DALL-E desde ChatGPT
ChatGPT como traductor de idiomas
Creando código de programación
Análisis de datos en ChatGPT
Si proporcionas tus propios datos
Si deseas que ChatGPT proporcione los datos
Optimización de conversaciones en ChatGPT
Proveer contexto para obtener respuestas más pertinentes y útiles
Solicitar que ChatGPT explique su razonamiento paso a paso
Solicitar a ChatGPT diferentes perspectivas
Evitar respuestas precipitadas o incorrectas
Tratar temas complejos o con matices
Prueba aplicaciones prácticas
Creación de Excel con ChatGPT
Resumen de texto
Planificación de un viaje
Preparación de una entrevista de trabajo
Escribir un texto publicitario
Resumen

Personalizando ChatGPT
Entender las capacidades de personalización
Recolectar datos y entrenar el modelo. Entrenamiento y retroalimentación
Creación de un GPT personalizado
Uso y respuestas personalizadas
Mejora Continua
Ética en la personalización
Iteración y mejora
Resumen

Futuro de ChatGPT y tendencias
IA multimodal
IA multimodal basada en ChatGPT
Futuro de la personalización en modelos de lenguaje
Ejemplo detallado: Un asistente personalizado para la educación
Perfil del usuario
Interacción diaria
Apoyo multimodal
Integración con recursos externos
Evaluación y retroalimentación
Evolución continua
Mejora en la precisión y contextualización
Ejemplo detallado: un sistema de asistencia legal mejorado
Entendimiento contextual profundo
Interacciones precisas y personalizadas
Integración de fuentes legales
Asistencia en procedimientos legales
Retroalimentación y aprendizaje continuo
Interacción multimodal
Modelos más grandes y complejos
Personalización avanzada
Asistente de bienestar personalizado
Creación de perfil individualizado
Asesoramiento personalizado
Integración de técnicas de bienestar
Interacción continua y soporte
Privacidad y seguridad de datos
Personalización multimodal
Resumen