IA Xenerativa en Investigación

O obxectivo principal deste curso é formar os participantes no uso avanzado da IA, unha
ferramenta líder para automatizar tarefas, analizar datos, recoñecer patróns, facer
predicións e xerar novos contidos. A través dunha metodoloxía teórica e práctica e unha
titoría personalizada, os estudantes desenvolverán habilidades clave para aprender da
experiencia e resolver problemas complexos, garantindo o desenvolvemento ético e
responsable destas tecnoloxías, mellorando así a eficiencia e a produtividade.

1. Dominar o entorno da IA: Familiarizarse coas principais funcións da ferramenta e
   diferenciar entre modelos de IA xerativa.
2. Establecer configuracións específicas para o uso da súa propia base de datos de
   documentos.
3. Enxeñaría de prompts: Aprender mecanismos de mellora da resposta mellorando o
   proceso de consulta para axudar aos modelos de IA xerativa a comprender e responder
   mellor a unha ampla gama de consultas, desde as máis sinxelas ata as máis técnicas.
4. Deseñar prompts específicos para a xeración de imaxes.
5. Integrar a IA transversalmente en todas as actividades e tarefas diarias.
   Ao finalizar, os participantes estarán preparados para aproveitar ao máximo o potencial da
   IA, utilizándoa como ferramenta de traballo diario.

Investigadores que buscan novas ferramentas e metodoloxías para mellorar os seus análises de
datos e optimizar os seus proxectos de investigación.
Profesorado interesado en incorporar técnicas avanzadas de IA nos seus plans de estudo e na formación dos seus estudantes.
Alumnos dos últimos cursos contratados en proxectos que desexan adquirir habilidades especializadas en IA xerativa para contribuír de maneira máis efectiva nos seus equipos e proxectos.

Ao longo da Microcredencial, os participantes aprenderán a integrar fontes de datos e información de diferentes fontes para obter conclusións analíticas. Transformarán e combinarán ficheiros, consolidando os datos nun único punto de referencia, empregando ferramentas como Copilot, Chat GPT e Gemini.
As principais saídas profesionais inclúen:

1. Investigador ou profesor especializado: Incorporar técnicas avanzadas de análise e visualización
   en proxectos académicos ou como formador en programas educativos.
2. Especialista en intelixencia empresarial: Deseñar e manter solucións de BI mediante Power BI, xerando informes dinámicos e paneis interactivos que apoien as estratexias empresariais.
3. Xestor de informes: Deseñar e entregar informes visualmente rechamantes e funcionais que
   faciliten a comunicación de resultados aos equipos de xestión ou aos clientes

• CE1 Dominar o entorno da IA
• CE2 Coñecer os mecanismos para mellorar as respostas da IA
• CE3 Diseñar Prompts específicos para xeneración de imáxenes
• CE4 Integrar a IA con MS Office
• CE5 Introducir o uso da IA nas tarefas e actividades diarias

• CT1 Pensamento crítico e analítico: Capacidade para interpretar respostas e resultados con
  rigor, avaliando o seu impacto na toma de decisións estratéxicas.
• CT2 Resolución de problemas: Aplicar metodoloxías e ferramentas para identificar e resolver
  desafíos relacionados coa xestión e análise das respostas da IA.
• CT3 Comunicación efectiva: Habilidade para transmitir información técnica e resultados
  analíticos de maneira clara e comprensible mediante visualizacións atractivas
• CT4 Adaptación ao cambio tecnolóxico: Aprender e actualizarse constantemente no uso de
  ferramentas avanzadas como a IA.
• CT5 Traballo en equipo e liderado: Colaborar en contornas multidisciplinares e liderar
  proxectos de desemvolvemento da IA.

Orde de preinscrición.

Experiencia en temas de Enxeñería, especialmente en
eficiencia enerxética.

Módulo

1. INTRODUCIÓN: (Breve) Introdución histórica.
   Que é a IA? Que NON é a IA?
   IA xerativa.
   ChatGPT, Gemini e Copilot. TEORÍA 0.4 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS.

   Módulo

2. Mellora das respostas dunha IA xerativa. Configuración específica.
   Uso da miña base de datos de documentos fronte ao modelo xeral.
   Extensións. TEORÍA 0.3 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS.

   Módulo

3. Mecanismos de mellora da resposta de “enxeñaría de solicitudes”.
   Solicitudes específicas para a xeración de imaxes. TEORÍA 0.3 ECTS PRÁCTICA 0.1 ECTS.
4. O meu novo compañeiro de Office: Integración con MS Office
   Optimización das miñas respostas por correo electrónico.
   Analizar as convocatorias de propostas/subvencións.
   Estudar e comparar propostas.
   Xerar propostas.
   Describir opcións.
   Resumir a documentación en varios idiomas.
   Xerar manuais.
   Automatizando informes.
   Mellorando as nosas presentacións.
   Planificación de actividades. TEORÍA 0,4 ECTS PRÁCTICA 0,1 ECTS
5. Proxecto final
6. Desenvolvemento dun proxecto de IA.
7. Presentación e retroalimentación. TEORÍA 0,1 ECTS PRÁCTICA 1,6 ECTS

A avaliación do curso baséase nun enfoque continuo que combina a participación activa nas
sesións, a realización de tarefas prácticas e a superación de probas de coñecementos adquiridos. Os criterios de avaliación son os seguintes:

1. Asistencia obrigatoria: Os participantes deberán asistir a un mínimo do 80% das clases
   síncronas programadas, garantindo así o seguimento dos contidos e a interacción cos
   docentes.
2. Realización de tarefas propostas: Ao longo do curso proporanse actividade

Microcredencial en “Intelixencia Artificial Xenerativa en Investigación”

A docencia impartirase da seguinte maneira:

Horas síncronas presenciais: 8 horas.
Horas síncronas virtuais: 6 horas.
Horas asíncronas: 16 horas (se procede).