ChatGPT aplicado a Microsoft 365

Curso e-learning ChatGPT aplicado a Microsoft 365, de la familia profesional de Informática y comunicaciones. Disponible en formato SCORM para centros y entidades de formación

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No ofrecemos cursos a particulares. Nuestros contenidos e-learning solo se ponen a disposición de centros y organizaciones que imparten formación.

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.

Índice

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

Formato

Número de horas

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