Guía y Sexto   taller de

 Inteligencia Artificial

¿Qué es un prompt y por qué son tan importantes para usar la Inteligencia Artificial?

Un prompt es una instrucción, pregunta o un texto que se utiliza para interactuar con sistemas de inteligencia artificial. Podríamos decir que es como un comando, con el que vas a pedirle a este sistema que realice una tarea concreta.

Los sistemas de inteligencia artificial generativos te permiten crear imágenes a través de tus peticiones, o te escriben textos y respuestas a estas peticiones que le hagas. Las peticiones las harás a través de los prompts, que son los que utilizas para comunicarte con este sistema de IA.

Cuando se lo escribes, la inteligencia artificial analizará lo escrito en el prompt, y generará un contenido acorde a lo que le hayas pedido en este. Por lo tanto, es muy importante que te asegures de incluir todo lo que quieres de la manera que quieras.

Los prompts pueden ser desde una frase de pocas palabras hasta uno o varios párrafos, incluyendo otros contenidos como un texto. Vamos, que puedes ir ChatGPT y usar un prompt como "dime qué es Xataka", hasta decirle que te traduzca un texto concreto incluyendo en el prompt ese texto que quieres traducir

Ejemplo:

Crea una aplicación sencilla y práctica en html para asigna tiquetes en busetas de 15 puestos,  pidiendo datos del viajero como: lugar a viajar, nombre, dirección, precio dando el precio del tiquete.

Ibagué: 13.000 pesos

Bogotá: 50.000 pesos

Ronces: 40.000 pesos

La aplicación debe permitir:

1.    Asignar un puesto en el bus de 15 puestos.

2.    Salir tiquete con sus datos y muestre el puesto asignado según esté quedando.

3.    Guardar la información en unas base de datos sencilla

La aplicación debe tener un diseño fácil de usar, con menús simples

Ejemplo2:

Quiero una aplicación que ayude a un profesor a organizar sus clases, registrar asistencia y notas, y ver el progreso de sus estudiantes, sin que necesite conocimientos técnicos.

TALLER

1-     Análisis de los
principales usos de la IA en un ramo de empleo
2-  Tres ejemplos reales con beneficios y riesgos sobre la I.A.
3-  Tabla comparativa con tres de los
ejemplos más relevantes de aplicación de IA, destacando su beneficio principal,
riesgo o limitación y tipo de IA.
4-  Crea un afiche digital titulado: “La Inteligencia
Artificial en mi entorno”
5-  Crea un prompt sobre un tema asignado por el Instructor.
Enviar la actividad al corre electrònico

 

Guía y Quinto   taller de

 Inteligencia Artificial

copiloto

Un copiloto es un asistente conversacional con tecnología de IA que ayuda a aumentar la productividad y simplificar los flujos de trabajo ofreciendo asistencia contextual, automatización de tareas rutinarias y análisis de datos. Se integra en aplicaciones como Word, Excel, Outlook y Teams, además de estar disponible en Windows y como aplicación web. Sus funciones varían desde la creación y edición de contenido y la asistencia en codificación hasta el análisis de datos, la gestión de proyectos y la creación de imágenes. 

Funciones principales de Copilot

• Asistencia en tareas: 

  Ayuda con la escritura, como redactar correos electrónicos o informes, y proporciona sugerencias inteligentes para mejorar el contenido 
Análisis de datos: 
En Excel, puede ayudar a analizar tendencias, generar fórmulas y crear visualizaciones.
Gestión de proyectos: 
Permite resumir reuniones, tomar notas y crear elementos de acción en Teams. 
Creación de contenido: 
Puede generar y editar contenido, y también es capaz de crear imágenes. 
Asistencia en codificación: 
GitHub Copilot ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápido y con menos esfuerzo. 
Navegación y búsqueda: 
Ofrece respuestas directas a preguntas y ayuda a encontrar información de manera más eficiente.
Variedad de productos de Copilot 
Microsoft 365 Copilot: Es el asistente para el entorno de trabajo que se integra en aplicaciones como Word, Excel, PowerPoint, Teams y Outlook para optimizar las tareas diarias. 
Microsoft Security Copilot: Ayuda a los equipos de seguridad a proteger sus organizaciones. 

Copilot para servicio: Un asistente para representantes de servicio al cliente. 
Cómo acceder a Copilot

Desde Windows 11: Accede directamente desde la barra de tareas.
En el navegador: Usa el navegador Edge y haz clic en el icono de Copilot.
En las aplicaciones de Microsoft 365: Está integrado dentro de las aplicaciones como Word, Excel y Teams. 
En el móvil: Descarga la aplicación móvil de Microsoft Copilot en tu smartphone. 

¿Cómo se clasifica la inteligencia artificial?

La IA se puede clasificar de diversas maneras de acuerdo a sus capacidades, funciones y aplicaciones. A continuación, se presentan algunas de las clasificaciones más comunes:

Por capacidad de acción

• IA débil o estrecha: Se centra en una tarea específica y tiene un nivel limitado de inteligencia. Algunos ejemplos son los chatbots de atención al cliente y los sistemas de recomendación de películas en plataformas de streaming.

• IA general o fuerte: Tiene la capacidad de cumplir con cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer. Aunque aún está en desarrollo y no se ha alcanzado plenamente, es el objetivo final de muchos investigadores en el campo.

Por funcionalidad

• IA reactiva: Se basa en patrones y datos específicos para tomar decisiones sin la capacidad de aprender o adaptarse a nuevas situaciones. Un ejemplo clásico es Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en 1997.

• IA basada en la memoria: Posee recuerdos y puede usar la información almacenada para tomar decisiones. Los sistemas de recomendación de productos en línea son un ejemplo de esta categoría.

• IA de aprendizaje limitado: Puede aprender y adaptarse a partir de la información proporcionada, pero tiene limitaciones en términos de autonomía. Los chatbots avanzados y algunos asistentes virtuales entran en esta categoría.

• IA autoconsciente: Aunque es más teórica que práctica en la actualidad, se refiere a una IA con conciencia propia y capacidad de sentir emociones y tener autoconciencia.

Por estructura y capacidad de procesamiento

• IA simbólica: Se basa en reglas y lógica para tomar decisiones. Se utiliza principalmente en sistemas expertos.

• IA sub-simbólica: Se basa en redes neuronales y aprendizaje automático para procesar información y aprender de los datos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo (deep learning) son ejemplos de esta categoría.

Estas clasificaciones ofrecen una estructura para entender mejor las capacidades y limitaciones de la inteligencia artificial en función de sus aplicaciones y métodos de funcionamiento.  

Machine Learning y Deep Learning

El Machine Learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se enfoca en que las computadoras aprendan de los datos para identificar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones con una mínima intervención humana. A diferencia de la programación tradicional, en la que se dan instrucciones explícitas a una máquina, en el ML el algoritmo es capaz de adaptarse y mejorar su desempeño a medida que procesa más datos. 

El Deep Learning (DL) es un subcampo especializado del Machine Learning. Utiliza redes neuronales artificiales profundas, que son estructuras con múltiples capas inspiradas en el cerebro humano. Esto le permite procesar grandes volúmenes de datos no estructurados y aprender de forma jerárquica para reconocer patrones mucho más complejos que el ML tradicional. 

Ejemplos de Machine Learning (ML)

• Filtros de spam: Un modelo es entrenado con una gran cantidad de correos electrónicos clasificados como "spam" o "no spam" para aprender a identificar futuros correos no deseados.
• Sistemas de recomendación: Plataformas como Netflix o Amazon usan ML para analizar tus gustos y tu historial de compras o visualizaciones, y así sugerir películas o productos que podrían interesarte.
• Análisis de fraude: Los bancos utilizan algoritmos de ML para detectar transacciones sospechosas al compararlas con los patrones de gasto habituales de un cliente.
• Análisis de sentimiento: Algoritmos que clasifican opiniones, reseñas o comentarios en redes sociales como positivos, negativos o neutros. 

Ejemplos de Deep Learning (DL)

• Vehículos autónomos: Los coches sin conductor usan redes neuronales profundas para interpretar datos en tiempo real de sus cámaras y sensores, permitiéndoles reconocer peatones, señales de tráfico y otros vehículos.
• Reconocimiento facial: El DL es la tecnología detrás del desbloqueo facial en los teléfonos inteligentes y el etiquetado automático en las redes sociales. Las redes neuronales aprenden a identificar rostros al analizar millones de imágenes.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Herramientas como ChatGPT y asistentes de voz como Siri o Alexa se basan en modelos de DL para comprender, generar y traducir el lenguaje humano.
• Diagnóstico médico por imágenes: Se entrenan redes neuronales con miles de imágenes médicas (como radiografías o resonancias) para ayudar a los médicos a detectar tumores, lesiones u otras anomalías.

En resumen:

Machine Learning (ML) es el campo general que permite a las computadoras aprender de los datos sin ser programadas explícitamente.

• Deep Learning (DL) es un tipo específico de ML que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (la arquitectura "Transformer" en este caso) para modelar patrones complejos en grandes volúmenes de datos. 
• TALLER

• 1. Crear siete diapositivas en PowerPoint  con tipos de inteligencia artificial con el modo de I. de Google  o Copilot

  2.  Con Napkin crear mapa conceptual con tipos de inteligencia artificial

 

Guía y Cuarto   taller de

 Inteligencia Artificial

Kimi (chatbot de IA)

https://www.kimi.com/

• Es un asistente de inteligencia artificial desarrollado por la startup china Moonshot AI. 
• Se destaca por su capacidad para procesar y comprender contextos de texto extremadamente largos, hasta dos millones de tokens en versiones recientes. 
Puede procesar diversos formatos de archivo como PDF, DOCX, PPTX e imágenes. 
Su versión más reciente, Kimi K2, es un modelo de código abierto diseñado para ser una alternativa potente a otros modelos comerciales. 
Se utiliza en diversos campos, como la educación, los negocios y la creación de contenido. 

Otros significados de "Kimi"

Aplicación didáctica: 
Kimi es también el nombre de una aplicación educativa desarrollada para niños con discapacidad intelectual. 
Nombre de pila: 
En algunos idiomas, "Kimi" es un nombre de pila que puede significar "belleza", "alegría" o "del prado real". 

EJERCICIO: Descargar el texto en Word  o con extensión docx 

ChatGPT

chatbot de inteligencia artificial (IA) desarrollado por OpenAI que utiliza modelos de lenguaje avanzados para mantener conversaciones con los usuarios de forma natural. Está diseñado para responder preguntas, generar texto como correos electrónicos o artículos, resumir información y asistir en tareas creativas, entre otras cosas. Se puede usar a través de un navegador o en aplicaciones, y ofrece una versión gratuita con opciones de pago.

ChatGPT, un modelo que interactúa con los usuarios como si mantuviera una conversación. Gracias a este formato, ChatGPT puede responder a las preguntas aclaratorias de los usuarios, admitir errores, cuestionar las premisas que considera incorrectas y rechazar solicitudes inapropiadas.

ChatGPT es un modelo hermano de InstructGPT⁠ que hemos entrenado para seguir instrucciones en forma de prompt y proporcionar respuestas detalladas.

Sin embargo, ChatGPT también ha despertado preocupación en torno a temas relacionados con la tecnología de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluidos el plagio y el uso de la IA generativa para crear información errónea y reemplazar a los trabajadores humanos

Mureka

Mureka es un  generador de Música con IA para Crear Canciones, Letras y Melodías Únicas. Mejores Herramientas y Plataformas de Composición con IA.

https://www.mureka.ai/

¿Cómo funciona Mureka?

Analiza las palabras para determinar el estado de ánimo y el estilo. Luego, selecciona los instrumentos, el tempo y las armaduras que se ajustan a tu visión . El proceso generativo crea múltiples elementos musicales a la vez.

Pippit AI

Pippit AI es un agente de creación de contenido visual que utiliza inteligencia artificial para ayudar a usuarios y empresas a generar videos, imágenes y publicaciones para redes sociales de forma rápida y sencilla. Ofrece herramientas para crear videos profesionales a partir de texto o enlaces, generar fotos de productos sin un diseñador, utilizar avatares y voces para narraciones, e incluso programar y analizar publicaciones directamente desde la plataforma. 

Funcionalidades clave

• Generación de video: Crea videos de marketing de forma automática con tan solo un clic, editando automáticamente el contenido con transiciones, música y efectos.
• Avatares y voces de IA: Permite crear avatares digitales que hablan y utilizan voces sintéticas para crear narraciones de manera realista.
• Edición de imágenes: Realiza edición de imágenes en lote, adaptando y mejorando las fotos de los productos de manera eficiente.
• Adaptación y optimización: Adapta el contenido a diferentes formatos de redes sociales (como TikTok, Instagram, YouTube) y permite programar las publicaciones directamente desde la plataforma.
• Contenido interactivo: Puede generar videos comprables donde los espectadores pueden hacer clic en productos para ir a la página de compra.
• Soporte para marcas: Ofrece plantillas personalizadas y una interfaz simplificada para que los usuarios puedan crear contenido sofisticado y a gran escala, incluso sin experiencia técnica previa. 

TALLER

1. En ChatGPT Crear letra de canción (Music Branding) como estrategia de marketing para una negocio de almacen, cafeterìa, taller de motos... 

2.  Con la letra creada en ChatGPT crean la canciòn  con Mureka.

3.  Crear  con Pippit publicidad (Video e imagen)  y avatar con del proyecto trabajado.