Guia trabajo libro

Basado en los bloques esta es la distribución propuesta del curso y ponentes

La filosofía del curso es que haya siempre una parte práctica de modo que desde el primer minuto el alumno ya tome contacto con herramientas de IA, obviamente crecientes en complejidad.

En general y salvo que se explicite todas las actividades se entregarán en un documento pdf con la estructura indicada.

Siempre con una portada que incluya la cabecera con el nombre y apellidos y la fecha.

De manera orientativa cada hora es 1000 palabras como mínimo y 1500 máximo

La estructura es módulo o capítulo y unidades que son cada página dentro del módulo.

Aquí están las orientaciones generales a tener en cuenta

https://libros.catedu.es/books/manual-de-creacion/page/orientaciones#bkmrk-extensi%C3%B3n-de-los-con

El guión general sería este:

Módulo 1 Introducción y panorama de la IA - 6h

   Unidad 11 Panorama y conceptos - 1h HUESO

   Unidad 12 Historia  - 4h PEDRO

   Unidad 13 Situación y aplicaciones extremas - 1h PEDRO

Módulo 2 Fundamentos de IA - 6h

Unidad 21 De que estamos hablando: Concepto y Definiciones de IA  - 1h HUESO

Unidad 22 Aprendizaje profundo o cómo aprender de los datos - 1h HUESO

Unidad 23 Machine Learning. Como aprender sin instrucciones - -2h HUESO

Unidad 24 Redes neuronales. Imitando al cerebro - 2h HUESO

Concepto, funcionamiento y tipos (perceptrón, redes de refuerzo, transformers...)

Módulo 3 Aplicaciones de la IA - 8h

 Unidad 31 Posibilidades de la IA - 1h PEDRO

Unidad 32 Introducción a prompting - 3h PEDRO

Actividad: revisión chatGPT 

 

Citas (a elegir):

Max Beerbohm: "El único objetivo real de la educación es que la persona se haga preguntas"

Voltaire: "Juzga a un hombre por sus preguntas y no por sus respuestas"

Bernard Baruch: "Millones vieron caer la manzana, pero Newton fue el que se preguntó por qué"

Eugene Ionesco: "No es la respuesta la que ilumina, sino la pregunta"

Naguib Mahfouz: "Puedes saber si un hombre es inteligente por sus respuestas. Puedes saber si un hombre es sabio por sus preguntas"

Albert Einstein: “Lo importante es no dejar de hacerse preguntas”

Albert Einstein: “"Si yo tuviera una hora para resolver un problema, y mi vida dependiera de la solución, gastaría los primeros 55 minutos en determinar la pregunta apropiada, porque una vez conociera la pregunta correcta, yo podría resolver el problema en menos de cinco minutos"

 

Índice del Capítulo

 1Introducción

Objetivos del capítulo

Qué es "prompting"

Importancia de prompting en inteligencia artificial (IA)

 2Historia y Evolución del Prompting

Desde interfaces de línea de comandos hasta IA conversacional

Evolución hacia medios más allá del texto

3Tipos de Prompts

Prompts de texto

Prompts abiertos vs cerrados

Prompts de selección múltiple

Prompts de texto libre

Prompts visuales

Prompts de audio

Sonidos

Música

4Cómo Funciona el Prompting en IA

Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Generación de imágenes

Generación de audio

Prompts en modelos de aprendizaje supervisado

5Importancia del Diseño de Prompts

Claridad y ambigüedad en la redacción de prompts

Prompts pre-entrenados vs customizados

Consideraciones éticas en el diseño de prompts

6Aplicaciones del Prompting en Educación

Evaluación formativa y sumativa

Tutoriales inteligentes y asistentes educativos

Fomento de la creatividad y resolución de problemas

Personalización del aprendizaje

7Ejemplos de Uso de Prompting en IA

Chatbots y asistentes virtuales

Motores de búsqueda

Generadores de imágenes

Generadores de audio y música

Juegos interactivos

8Integración de Prompting en Aplicaciones de IA

APIs y SDKs disponibles para texto, imágenes y audio

Desafíos y limitaciones

9Actividad: Diseña Tu Propio Prompt - prueba en mas de un modelo de lenguaje, crea una composicion coherente (texto, imagen, musica...)

Instrucciones para crear un prompt efectivo para texto, imagen o audio

Ejercicio práctico para diseñar un prompt

Discusión y análisis de los resultados

Tiempo estimado: 30 minutos

 

1. Introducción

Ya hemos visto que la herramienta que provocó la irrupción masiva la inteligencia artificial a nivel popular fue el chatbot ChatGPT. La tecnología que hay detrás de este chat es el modelo de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés). A día de hoy, este modelo se ha utilizado para desarrollar muchos otros chatbots (Bard, Llama, Claude etc…).

Para poder sacar el mayor potencial de estos modelos, es crucial entender y aplicar de manera efectiva la técnica de "prompting". Esta técnica nos permite interactuar con estos modelos de lenguaje para recibir respuestas específicas y generar distintos tipos de contenido, desde texto, como en los chatbots,  hasta imágenes y sonidos a través de otras herramientas que veremos más adelante.

En este capítulo, vamos a explorar el concepto de prompting de forma detallada, sus implicaciones en la IA, y su potencial aplicación en la educación.

Objetivos del Capítulo

Comprender qué es el "prompting" y su importancia en la interacción con modelos de IA.

Familiarizarse con la evolución histórica y los distintos tipos de prompts que existen.

Aprender cómo funciona el prompting en la generación de diferentes tipos de contenido (texto, imágenes, sonidos).

Conocer las aplicaciones específicas del prompting en el contexto educativo.

Qué es "Prompting"

El prompting es una técnica utilizada para interactuar con sistemas de IA mediante comandos o preguntas específicas. Es el medio por el cual se le pide a un modelo de lenguaje o a un algoritmo de IA que realice una acción o que genere una respuesta. Este concepto es fundamental para aprovechar plenamente las capacidades de los modelos de IA, especialmente en el procesamiento de lenguaje natural (PLN).

El prompting nos lleva a introducir al modelo un prompt, lo que en castellano podríamos traducir como “cuestión, pregunta o Indicación”.

Por tanto, el prompting se trata, dicho de manera simple, de pensar y trabajar la indicación o pregunta que vamos a realizarle al modelo de IA para que la respuesta o resultado que el modelo nos presente sea lo más ajustado posible a nuestra solicitud y nos aporte un contenido lo más valioso posible.

Un ejemplo aclaratorio:

Todos hemos hecho búsquedas en cualquiera de los buscadores disponibles por internet. Al hacerlas, en mayor o menor medida hacemos un esfuerzo para introducir el texto adecuado para que el motor de búsqueda encuentre la web o webs más relevantes para necesidades. Ese esfuerzo que hacemos para que nuestra entrada facilite al buscador ofrecernos lo que buscamos sería el prompting. En el contexto de un motor de búsqueda, esto se traduciría en cómo eliges y organizas las palabras clave para obtener los resultados más relevantes. Es una especie de "arte" en cómo haces tu pregunta para obtener la mejor respuesta

 A su vez, el texto que introducimos en el buscador representaría el prompt. Es la consulta específica que generas, compuesta de palabras clave, frases o preguntas, que el motor de búsqueda procesa para obtener resultados.

Importancia de Prompting en Inteligencia Artificial (IA)

El prompting es esencial en la actualidad para una gran variedad de aplicaciones de IA. Desde asistentes virtuales hasta motores de búsqueda y sistemas de recomendación, el diseño y la implementación efectiva de prompts son cruciales para la eficacia y precisión de estos sistemas. Además, con la aparición de modelos más avanzados y diversos, el papel del prompting se ha expandido para incluir la generación de contenido más allá del texto, como imágenes y sonidos.

 

2. Historia y Evolución del Prompting

En los albores de la computación, las interacciones con las máquinas eran bastante rudimentarias. Las interfaces de línea de comandos fueron algunas de las primeras formas de prompting, donde los usuarios ingresaban comandos de texto específicos para obtener respuestas o realizar tareas. Aunque este método fue efectivo para su tiempo, era muy limitado en términos de accesibilidad y flexibilidad.

Desde Interfaces de Línea de Comandos hasta IA Conversacional

Con el tiempo y el avance tecnológico, las formas de interactuar con las máquinas se han vuelto cada vez más sofisticadas. Pasamos de las interfaces de línea de comandos (MS-DOS) a interfaces gráficas de usuario (Windows) y luego a interacciones más intuitivas gracias a la IA. Los modelos de lenguaje de gran escala como GPT-3 (modelo detrás de ChatGPT) y LaMDA (modelo detrás de Bard) permiten ahora una interacción mucho más natural y conversacional. A través de prompts bien diseñados, estos modelos pueden comprender y generar texto, imágenes, y sonidos que son increíblemente cercanos a lo que un humano podría producir o entender.

Evolución hacia Medios más Allá del Texto

En sus inicios, el prompting se limitaba principalmente al texto. Sin embargo, con el desarrollo de modelos de IA más avanzados, ahora es posible generar y analizar diferentes tipos de medios. Por ejemplo, existen modelos que pueden generar imágenes basadas en descripciones de texto (prompts de imagen), y también modelos que podrían generar un texto basándose en una imagen (que en este caso haría el papel de prompt), pero también modelos que pueden componer música basada en ciertas instrucciones o emociones (prompts de audio). Esta evolución ha ampliado enormemente el alcance y las aplicaciones del prompting, permitiendo una gama más amplia de interacciones y generación de contenido.

Estos modelos suelen ser multimodales, lo que significa que pueden entender y generar diferentes tipos de datos, como texto e imágenes. Mas ejemplos,  podrías ingresar una imagen de un paisaje otoñal en un modelo de este tipo, y solicitar que genere un poema que capture la esencia de la imagen.

Este tipo de interacción representa una evolución emocionante en el campo del prompting, ya que amplía significativamente las formas en que podemos interactuar con los modelos de IA. Los prompts ya no están limitados al texto, sino que pueden abarcar una variedad de medios, incluidas imágenes, sonidos y quizás más en el futuro.

Esta funcionalidad tiene aplicaciones potenciales muy interesantes, no solo en el ámbito del arte y la creatividad, sino también en campos como la educación, donde podría emplearse para enseñar conceptos como la interpretación de imágenes, la escritura creativa o incluso la empatía y el entendimiento cultural.

....

 

  Unidad 33 Tipos de aplicaciones de la IA - 1h HUESO

  Actividades: Aplicaciones multimodo 

  Unidad 34 Aplicaciones educativas - 4h HUESO

 Actividad: Uso de Khanmigo, ML4Kids etc...

Módulo 4  Más allá de chatGPT - 12h

  Unidad 41 Ampliando el chat. Transfer learning y almacenes de datos - 4h HUESO 

   Actividad: Crea tu propio bot con tus datos (transfer learning y vectores de datos) 

  Unidad 42 Nuevos paradigmas de chatBots - 4h PEDRO

 Agentes, autogpt, ...

  Unidad 43 Programación para incautos - 4h HUESO

Módulo 5  Consideraciones sociales y futuro de la AI - 6h

  Unidad 51 Efectos económicos y sociales - 2h PEDRO

  Unidad 52 Consideraciones éticas - 2h PEDRO

  Unidad 53 Futuro de la AI - 2h HUESO

MÓDULO 1 - 6h - 40 páginas

Bloque 0 Panorama de la IA y conceptos relevantes - Pedro - 1h - 1h

Se trata de exponer los conceptos más importantes para situarnos en el contexto y saber de que hablamos.

Puede ser una especie de revisión superficial del curso.

Bloque 1 Un repaso histórico - Pedro - 3h - 4h

Longitud: unas 40 páginas

Revisión histórica de eventos, personas y personajes involucradas en la IA

Incluir anécdotas y curiosidades, algún vídeo demostrativo

Seguir/revisar el guión del curso

Actividades

AB11

• Descripción:

Se trata de empezar ya a usar y familiarizarse con la herramienta más popular del mercado

Se harán 5 preguntas relacionadas con el contexto histórico de la IA

• Duración 1h
• Entregar documento pdf con las capturas de pantalla de prompts y respuestas
• Material: https://chat.openai.com/

AB12

• Descripción:

Revisar un concepto histórico y desarrollarlo en 5 minutos

Convertir el documento generado a voz usando una herramienta por determinar

• Duración 2h
• Entrega: documento pdf con
  
  • Portada con datos personales
  • Descripción actividad
  • Audio generado o enlace al mismo
  • Recursos
    

Bloque 2 Estado del arte y aplicaciones extremas - Pedro - 2h - 6h

Longitud: unas 40 páginas

Posibilidades actuales de la IA, incluyendo aplicaciones que ya funcionan y ejemplos/demos

Cada uno comenta varias aplicaciones (2 generales y 1 educativa cada uno), siempre incidiendo o haciéndo más énfasis y detalle en la parte orientada a la educación

En este sentido distinguir por sectores y dentro de educación la parte más institutcional y de gestión (orientada a la administración como plataformas y documentos unesco) y aplicaciones de propósito específico.

Después de ver impacto en otros sectores, nos centramos en educación. Primero con esta introducción:

### Introducción

1. **Contexto de la IA en la Educación Actual**: Breve descripción de cómo la inteligencia artificial está influyendo en la educación contemporánea.

Como hemos visto, la inteligencia artificial ha experimentado un auge significativo en las últimas décadas, y su impacto en diversas industrias es patente y creciente.

 En este sentido, el ámbito educativo, no es una excepción. Si bien, el primer impacto podría calificarse como confuso y preocupante, ya que prácticamente el uso inicial en el ámbito práctico fue el realizado por los estudiantes que lo utilizaron para realizar trabajos con facilidad, al mismo tiempo los docentes lo recibían con una mezcla de recelo ante lo desconocido e ilusión por el potencial que ofrecía.

Esta ambivalencia se mantiene hoy en día (menos de un año después de la irrupción de ChatGPT) provocada por el impulso que está recibiendo por los organismos educativos de todo ámbito (ofreciendo recomendaciones para su uso, y guías para su buen uso) pero que, sin embargo, no se está reflejando en oportunidades concretas más allá de las incursiones particulares de auténticos pioneros y de proyectos de empresas tecnológico-educativas cuyos resultados objetivos obviamente solo los disfrutan aquellos usuarios que se interesan pueden pagar la correspondiente cuota.

En lo que si parece coincidir la comunidad educativa es en que, tarde o temprano, la IA va a terminar transformando tanto la forma en que los estudiantes aprenden como la manera en que los educadores enseñan. Los motivos de ese consenso no son otros que las posibilidades que ofrece y que son fáciles de ver casi desde el primer momento que se empieza a utilizar un modelo de lenguaje como ChatGPT o Bard (por citar algunos):

·         Personalizar el aprendizaje.

·         Automatizar tareas tediosas

·         Ofrecer análisis en tiempo real que pueden ayudar a identificar brechas en la educación y áreas de mejora.

·         Potencial de hacer que la educación sea más accesible para personas de todo el mundo, independientemente de su ubicación geográfica o nivel socioeconómico.

Algunos ejemplos concretos de cómo se está utilizando la IA en la educación incluyen:

• Tutores virtuales:  que proporcionan a los estudiantes atención personalizada y retroalimentación en tiempo real.
• Aprendizaje personalizado:  permite crear planes de aprendizaje personalizados para cada estudiante, en función de sus necesidades y potencial.
• Análisis de datos: con el fin de identificar áreas de mejora y proporcionar información sobre el progreso de los estudiantes.
• Realidad virtual y aumentada: La IA se utiliza para crear entornos de aprendizaje virtuales que sean más inmersivos y atractivos.

Para terminar esta  introducción cabe mencionar otro aspecto que aflora de manera temprana  en el pensamiento de cualquiera que reflexione medianamente en el alcance de la IA en el ámbito educativo. No es otro que la importancia de que todos los actores implicados; educadores, administradores, padres y estudiantes comprendan el alcance y las limitaciones de esta tecnología emergente para maximizar sus beneficios y minimizar posibles inconvenientes, como el sesgo y la pérdida de privacidad.

Imagen creada por Bing con el prompt: Una imagen que muestre una combinación de elementos tradicionales en la educación, como libros y pizarras, junto con elementos tecnológicos como computadoras, robots o gráficos de IA.

AB21

• Descripción:

Analizar una aplicación novedosa y real de IA

Incluir un texto que describa la historia, el propósito etc.. de dicha aplicación

Usar chatGPT para generar un resumen

Generar varias imágenes con una herramienta por determinar, a partir del resumen anterior

• Duración 2h 
• Entrega: documento pdf con
  
  • Portada con datos personales
  • Descripción actividad
  • Vídeo o enlace al mismo 
    
  • Recursos

MÓDULO 2 - 10h - 50 páginas  TOTAL 16h

Bloque 3 Las máquinas no piensan, fundamentos - Hueso - 4h 

Longitud: unas 40 páginas

Hablaremos de los fundamentos de la IA, no con un propósito profundo sino para entender como se generan y procesan la información los modelos de lenguaje.

AB31

• Descripción:

Hacer una demo de wordembeddings o de simulación de red neuronal

Crea un vídeo explicativo de la simulación según lo visto en la documentación.

• Duración 2h
• Estructura

• • Portada
  • Descripción actividad
  • Vídeo o enlace al mismo 
    
  • Recursos

AB32

• Descripción:

Busca un video de YouTube que explique algún concepto de IA

Usa una herramienta para transcribirlo a texto

• Duración 2h
• Entrega: documento pdf
  • Portada
  • Descripción actividad
  • Enlace al video propuesto 
  • Transcripción
  • Recursos

Bloque 4 Y yo que puedo hacer?. Aplicaciones teóricas- Pedro - 2h

Longitud: unas 20 páginas

Bloque dedicado a describir, a nivel teórico, los posibles usos de la IA haciendo hincapié en el ámbito educativo.

Exponer las posibilidades de la IA partiendo de tareas básicas (completar frase) a tareas más complejas (generar una canción)

Capacidades de la IA

Comprensión lenguaje humano

Extracción de información relevante 

Generación lenguaje

Traducción automática

Clasificadores

Análisis de sentimiento

Etiquetado de texto con tipo de token (verbo, sustantivo...)

Multimodo: texto-voz-audio-video-imagen

Texto a voz

Texto a imagen

Texto a podcasts

Limpieza podcasts/voz

Eliminación de ruidos

Informes sobre datos estructurados y no estructurados

Generación de contenido textual

Obtención de palabras significativas

Aplicaciones Educación

Generar cuestionarios

Generar audios desde texto

Resúmenes

Correctores de test y texto natural

Clasificadores

Generar unidades de trabajo o actividades formativas

Avatares que hablen a paritr de medios textuales

Asistentes personalizados

AB31

• Descripción:

Pensar una aplicación o caso de uso concreto en el aula, explicarla y anañizar los posibles efectos potenciales en el mundo educativo o en el sector que se trabaja.

Pedir a chatGPT que añada otras posibilidades

• Duración 2h
• Estructura

• • Portada
  • Descripción actividad
  • Captura de la respuesta de chatGPT 
    
  • Recursos

Bloque 4.1 Taller de prompting - Pedro - 4h

Usar esta u otras referencias para adaptarlo a un taller propio:

https://learnprompting.org/

MÓDULO 3 - 10h - 50 páginas  TOTAL 26h

Bloque 6 - Un paseo por chatGPT. Taller chatGPT - Pedro - 4h

Revisamos chatGPT y la plataforma en detalle con aplicaciones educativas, incluyendo

Revisión de playground:

https://platform.openai.com/

OpenAI Research:

https://openai.com/

Whisper

Dall-E

Longitud: unas 20 páginas

Bloque 7 - No todo es chatGPT Ni todo es texto - Hueso - 2h

Repasamos conceptos de ia generativas, ref

https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai

https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#GenerativeModels

Curso de 1 día de google

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

Revisamos herramientas para gestión de audio, vídeo e imagen

Podría hacerse en modo taller haciendo un proyecto como crear un avatar con voz propia que pueda leer un documento

Tareas básicas

Clonación voz

voz a texto

texto a voz

generar imagenes

mejorar fotos

generar imagen en movimiento

limpiar podcast

imágenes similares

herramientas

stable difussion
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How to install Stable Diffusion in Windows in five minutes
https://www.youtube.com/watch?v=6MeJKnbv1ts&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

How to install Stable Diffusion on Mac
https://www.youtube.com/watch?v=JHkCu5kmco4&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

How to use Google Collab to run Stable Diffusion
https://www.youtube.com/watch?v=NZXnq_MA7RU&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

Stable Diffusion prompt guide
https://www.youtube.com/watch?v=c5dHIz0RyMU&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

Stable Diffusion settings explained
https://www.youtube.com/watch?v=Z3IHmdqUar0&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

How to make AI videos with Stable Diffusion 
https://www.youtube.com/watch?v=1uFK36QsqkM&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

Inject yourself into the AI and make any image with your face
https://www.youtube.com/watch?v=kCcXrmVk1F0&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

adobefirefly
====================================================================================

A first look at Adobe Firefly
https://www.youtube.com/watch?v=01mX7Q8KJls&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

Adobe Firefly Generative Fill tutorial for Photoshop
https://www.youtube.com/watch?v=Sp6K3qpVFO0&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

dalle-e
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How to use DALL-E 2 
https://www.youtube.com/watch?v=iBHAja_GV5I

DALL-E 2 inpainting/editing demo
https://www.youtube.com/watch?v=TFJLcy-pfTM

DALL-E 2 real-time outpainting tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=RE1y1al4-28&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.creativebloq.com%2F&feature=emb_imp_woyt

midjourney
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leonardo ai
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Uso
https://www.youtube.com/watch?v=HUrzxiHZi6o

Entrenar modelos
https://www.youtube.com/watch?v=ANsNooe2F44

tutorial
https://medium.com/@AmyGrabNGoInfo/leonardo-ai-free-alternative-to-midjourney-beginners-tutorial-d06588aa19e8

runway gen2
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https://medium.com/@neuraldreamer/the-future-of-video-creation-runway-gen2-5bbf2f1b1113

enlaces para herramientas

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https://www.creativebloq.com/features/ai-art-tutorials

https://medium.com/@AmyGrabNGoInfo/leonardo-ai-free-alternative-to-midjourney-beginners-tutorial-d06588aa19e8

MÓDULO 4 - 10h - 50 páginas  TOTAL 16h

Bloque 8 - Más allá de chatGPT - Pedro

Exploramos otras opciones menos convencionales como los agentes (autoGPT) y herramientas para trabajar en local como GPT4all 

Bloque 9 - Taller: habla con tus datos - Hueso

Se desarrolla una práctica para integrar distintas fuentes de datos y poder hablar o usarlos en modo conversacional

dante.com

https://learn.deeplearning.ai/langchain-chat-with-your-data/lesson/2/document-loading

Bloque 10 - Programación para incautos - Hueso

Presentamos el panorama de IA para programadores y para quien quiera iniciarse en este mundo de modo más técnico

Inlcuimos un repaso de LangChain, HuggingFace y otras plataformas y librea´rias de python así como herramienta de generación de aplicaciones sin código y con código como github copilot