IA Generativa en Investigación

Este curso tiene como objetivo principal capacitar a los participantes en el uso avanzado de la IA, una herramienta líder en automatizar tareas, analizar datos, reconocer patrones, hacer predicciones
y generar contenido nuevo. A través de una metodología teórico-práctica y tutorías personalizadas, los alumnos podrán desarrollar competencias clave para aprender de la experiencia para resolver problemas complejos garantizando el desarrollo ético y responsable de estas tecnologías mejorando así la eficiencia y la productividad.

1. Dominar el entorno de la IA: Familiarizarse con las funciones principales de la
   herramienta, y diferenciar las distintas IA generativas.
2. Establecer la configurización específica para la utilización de una base
   documental propia.
3. “El prompt engineering”: conocer mecanismos de mejora de respuestas mejorando el proceso de consultas para ayudar a los modelos de IA generativa a comprender y responder mejor a una amplia gama de consultas, desde las más sencillas hasta las más técnicas.
4. Diseñar Prompts específicos para generación de imágenes
5. Integrar la IA de manera transversal en toda las actividades y tareas diarias.
   Al finalizar, los participantes estarán preparados para aprovechar al máximo el potencial de IA, utilizándola como herramienta de trabajo diaria.

Investigadores que buscan nuevas herramientas y metodologías para mejorar sus análisis de datos y
optimizar sus proyectos de investigación.
Profesorado interesado en incorporar técnicas avanzadas de IA en sus planes de estudio y en la
formación de sus estudiantes.
Alumnos de últimos cursos contratados en proyectos que desean adquirir habilidades especializadas
en IA generativa para contribuir de manera más efectiva en sus equipos y proyectos

A lo largo del Microcredencial los participantes aprenderán a integrar orígenes de datos e
información de diferentes fuentes para obtener conclusiones analíticas. Transformarán y
combinarán ficheros, consolidando el dato en un único punto de consulta, empleando herramientas
como Copilot, Chat-GPT y Gemini.
Las principales salidas profesionales incluyen:

1. Investigador o docente especializado: Incorporar técnicas avanzadas de análisis y
   visualización en proyectos académicos o como formador en programas educativos.
2. Especialista en Business Intelligence: Diseñar y mantener soluciones de BI utilizando Power
   BI, generando informes dinámicos y paneles interactivos que respalden estrategias
   empresariales.
3. Responsable de reporting: Diseñar y entregar informes visualmente impactantes y
   funcionales que faciliten la comunicación de resultados a equipos directivos o clientes.

• CE1 Dominar el entorno de la IA
• CE2 Conocer los mecanismos para mejorar las respuestas de la IA
• CE3 Diseñar Prompts específicos para generación de imágenes
• CE4 Integrar la IA con MS Office
• CE5 Introducir el uso de la IA en las tareas y actividades diarias

• CT1 Pensamiento crítico y analítico: capacidad de interpretar respuestas y resultados con
  rigor, evaluando su impacto en la toma de decisiones estratégicas.
• CT2 Resolución de problemas: Aplicar metodologías y herramientas para identificar y resolver
  desafíos relacionados con la gestión y análisis de las respuestas de la IA.
• CT3 Comunicación eficaz: Capacidad de transmitir información técnica y resultados analíticos
  de forma clara y comprensible mediante visualizaciones atractivas.
• CT4 Adaptación ao cambio tecnolóxico: Aprender e actualizarse constantemente no uso de
  ferramentas avanzadas como a IA.
• CT5 Trabajo en equipo y liderazgo: Colaborar en entornos multidisciplinares y liderar
  proyectos de desarrollo de IA.

Orden de preinscripción.

Experiencia en temas de Ingeniería, especialmente en
eficiencia energética

Módulo

1. INTRODUCCIÓN: (Breve) introducción histórica.​
   ¿Qué es una IA? ¿Qué NO es una IA?​
   IA Generativas.​
   ChatGPT, Gemini y Copilot​ TEORÍA 0.4 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS

   módulo

2. Mejorando las respuestas de una IA Generativa​.Configuración específica.​
   Utilización de mi base documental vs el modelo general.​
   Extensiones.​ TEORÍA 0.3 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS

   Módulo

3. “Prompt engineering”Mecanismos de mejora de respuestas.​
   Prompts específicos para generación de imágenes TEORÍA 0.3 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS
4. Mi nuevo compañero/a de oficina.Integración con MS Office​
   Agilizando mis respuestas de correo electrónico.​
   Analizando convocatorias/ayudas.​
   Estudiando y comparando propuestas.​
   Generando propuestas.​
   Esquematizando opciones.​
   Resumiendo documentación, en
   idiomas​
   Generando manuales.​
   Automatizando informes.​
   Mejorando nuestras presentaciones.​
   Planificación de actividades.​ TEORÍA 0.4 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS
5. Proyecto Final.
6. Desarrollo de un proyecto con IA.
   2.Presentación y retroalimentación

   TEORÍA 0.1 ECTS PRÁCTICA 1.6 ECTS

La evaluación del curso se basa en un enfoque continuo que combina la participación activa en las sesiones, la realización de tareas prácticas y la superación de pruebas de conocimientos adquiridos.
Los criterios de evaluación son los siguientes:

1. Asistencia obligatoria: Los participantes deberán asistir al menos al 80% de las clases
   síncronas programadas, garantizando así el seguimiento de los contenidos y la interacción
   con los docentes.
2. Realización de las tareas propuestas: A lo

Microcredencial en «Inteligencia Artificial Generativa en Investigación»

La docencia se impartirá de la siguiente forma:

Horas síncronas presenciales: 8 horas.
Horas síncronas virtuales: 6 horas.
Horas asíncronas: 16 horas (si procede).