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.
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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.
....SEGUIR
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:
MÓDULO 3 - 10h - 50 páginas TOTAL 26h
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 - Unidad 32 Introducción a prompting - 3h PEDRO (sombreado en gris lo ya escrito)
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.
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Bloque 6 - Un paseo por chatGPT. Taller chatGPT - Pedro - 4h
Revisamos chatGPT y la plataforma en detalle con aplicaciones educativas, incluyendo
Revisión de playground:
OpenAI Research:
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
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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
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
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