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Curso online

CHATGPT APLICADO A MICROSOFT 365

25 h100% online · certificado

Objetivos

  • Introducir en los fundamentos de los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y cómo se pueden aplicar en Microsoft 365.
  • 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.

Contenidos del curso

  • 1. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE LENGUAJE
  • 1.1 Fundamentos
  • 1.2 ¿Qué son los modelos de lenguaje?
  • 1.3¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?
  • 1.4 ¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial?
  • 1.5 Tipos de modelos de lenguaje
  • 1.6 Desafíos y problemas comunes en modelos de lenguaje
  • 1.7 Conclusiones y próximos pasos
  • 2. PROMPTS: LAS INSTRUCCIONES PARA LOS MODELOS DE LENGUAJE
  • 2.1 Fundamentos: cómo funcionan las IAs
  • 2.2 Registro en chatbots
  • 2.3 Ingeniería de prompts
  • 2.4 Estructura de prompts
  • 2.5 Ajustes de chatbots
  • 2.6 Limitaciones
  • 3. MODELOS DE LENGUAJE APLICADOS EN EXCEL
  • 3.1 Fundamentos
  • 3.2 Planteamiento de los casos prácticos
  • 3.3 Instrucciones personalizadas
  • 3.4 Prompts bien definidos
  • 3.5 Caso práctico con texto
  • 3.6 Casos prácticos con números y fechas
  • 3.7 Casos prácticos con anidamiento
  • 3.8 Casos prácticos especializados
  • 4. MODELOS DE LENGUAJE APLICADOS EN WORD
  • 4.1 Fundamentos
  • 4.2 Opciones de pegado
  • 4.3 Generación, edición y revisión de contenido
  • 4.4 Traducción
  • 4.5 Resúmenes y extractos
  • 4.6 Otras aplicaciones
  • 5. MODELOS DE LENGUAJE APLICADOS EN POWERPOINT
  • 5.1 Fundamentos
  • 5.2 Demostración práctica
  • 5.3Generar contenidos
  • 5.4 Estructura en esquema
  • 5.5 Profesionalizar la presentación
  • 5.6 Generación de imágenes
  • 6. MODELOS DE LENGUAJE APLICADOS EN OUTLOOK
  • 6.1 Fundamentos
  • 6.2 Caso práctico: seguimiento
  • 6.3 Caso práctico: reunión
  • 6.4 Otros ejemplos
  • 6.5 Extensiones
  • 7. DESAFÍOS ÉTICOS Y LEGALES
  • 7.1 Fundamentos
  • 7.2 Ética en la inteligencia artificial
  • 7.3 Aspectos legales y regulatorios
  • 7.4 Sesgo y discriminación en modelos de lenguaje
  • 7.5 Privacidad y seguridad de datos
  • 7.6 Transparencia y explicabilidad
  • 7.7 Casos de estudio y ejemplos prácticos
  • 7.8 Conclusiones y reflexiones finales

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