1 – Fundamentos de la IA generativa

Fundamentos de la IA generativa

Arquitectura y funcionamiento básico de los Modelos de IA

Los Datos: el combustible de la IA

Tipología de datasets: estructurados y no estructurados

Fases esenciales de preparación de datos

El Algoritmo: La Receta del Aprendizaje

Aprendizaje Supervisado

Aprendizaje No Supervisado

Aprendizaje por Refuerzo

La Arquitectura de un Modelo (Redes Neuronales)

Estructura básica de una Red Neuronal Artificial

Entrenamiento de la Red: Ajuste de Pesos y Sesgos

Hacia la implementación: El ecosistema tecnológico

La Nube y la IA

¿Qué es la IA como Servicio (AIaaS)?

Ventajas principales del uso de la nube en IA

Subcampos Fundamentales de la IA

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Aplicaciones prácticas en la Administración Pública

Ventajas clave del aprendizaje automático

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Ventajas principales del Deep Learning

Ejemplos prácticos en las Administraciones Públicas

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN / NLP)

Ejemplos clave de aplicación en las AAPP

Ventajas estratégicas para la administración pública

Visión por Computadora (Computer Vision)

Ejemplos prácticos en la Administración Pública

Tabla resumen subcampos fundamentales de la IA

Hemos aprendido

 

2 – Agentes de Inteligencia Artificial en la Administración Pública

Agentes de Inteligencia Artificial en la Administración Pública

Introducción

Fundamentos de los Agentes de Inteligencia Artificial

¿Qué es un Agente de IA?

Agentes de IA vs Sistemas automatizados tradicionales

Componentes y Arquitectura Básica de un Agente

Componentes fundamentales de un agente de IA

Integración en una arquitectura básica

Infraestructuras Tecnológicas Necesarias

Tipos de Agentes de IA

Desafíos y Consideraciones Éticas en la Implementación de Agentes de IA

Ética, Transparencia y Responsabilidad

Transparencia Algorítmica y Explicabilidad (XAI)

Mitigación de Sesgos en la IA

Responsabilidad Institucional y Legal

Privacidad y Protección de Datos

Retos en la privacidad y protección de datos

Cumplimiento normativo

Técnicas de anonimización de datos

Gestión del consentimiento informado

Tendencias Futuras y Perspectivas para la Administración Pública

Agentes Multi-Agente y Sistemas Colaborativos

Características clave de los sistemas multi-agente

Aplicaciones prácticas en las Administraciones Públicas

Ventajas para las Administraciones Públicas

Agentes con Capacidad de Razonamiento Avanzado

Componentes de los agentes con razonamiento avanzado

Hemos aprendido

 

3 – Herramientas y utilidades de ChatGPT para optimizar el trabajo digital

Herramientas y utilidades de ChatGPT para optimizar el trabajo digital

Introducción

ChatGPT, mucho más que un asistente conversacional

Configuración y registro en ChatGPT

Herramientas y utilidades de ChatGPT

Herramientas y utilidades de Creación y Transformación Multimedia

Herramientas y utilidades de Producción de Conocimiento, Escritura y Aprendizaje

Herramientas y utilidades de Gestión y Organización Profesional

Herramientas y utilidades de Inteligencia Cognitiva y Razonamiento Avanzado

Herramientas y utilidades de Agentes IA, Datos y Programación

Hemos aprendido

 

4 – Herramientas de Google Gemini para transformar y mejorar la operativa diaria

Herramientas de Google Gemini para transformar y mejorar la operativa diaria

Introducción

¿Qué es Gemini?

Gemini como plataforma multifuncional de productividad avanzada

Registro y personalización en Gemini

Herramientas y utilidades de Gemini

Herramientas de Creación y Análisis Multimodal (Imágenes, Vídeo y Audio)

Herramientas de Productividad y Automatización de Procesos

Herramientas de Investigación, Síntesis y Conocimiento

Herramientas de desarrollo y Soluciones Técnicas

Hemos aprendido

 

5 – Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) para la extracción de datos de valor

Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) para la extracción de datos de valor

¿Qué es el IDP? Visión general y utilidad en la administración

Uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Utilidad del IDP en la administración pública

Diferencias respecto a la captura de datos tradicional

Flujo de trabajo típico del IDP: digitalización, OCR, extracción, clasificación y automatización

1. Digitalización: Conversión de documentos físicos a formato digital

¿Cómo se lleva a cabo la digitalización?

2. OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): Conversión de imágenes de texto a texto editable

Principales fases del proceso OCR

Ventajas del OCR para las Administraciones Públicas

Limitaciones y buenas prácticas

3. Extracción de datos: Búsqueda y captura de campos de información específicos

Funcionamiento de la extracción automática de datos

Ventajas para las Administraciones Públicas

4. Clasificación: Identificación automática del tipo de documento

¿Cómo funciona la clasificación de documentos en IDP?

Ventajas de la clasificación automática

Optimización de procesos y reducción de errores

5. Automatización: Envío de datos a sistemas correspondientes

Beneficios para las administraciones públicas

Extracción de datos estructurados de documentos no estructurados

Desafío de los documentos con formato libre

Uso de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Extracción de información relevante y contextual

Hemos aprendido

 

6 – NotebookLM. Herramienta para optimizar las capacidades cognitivas y de procesamiento de información

NotebookLM. Herramienta para optimizar las capacidades cognitivas y de procesamiento de información

Introducción

Ámbitos de uso de NotebookLM

Notebook LM. Definición y principio de funcionamiento

Definición y origen de la información

Origen de la información: Diferencias clave frente a LLM generalistas

Principio de funcionamiento de NotebookLM

Primeros pasos con NotebookLM

Acceso y registro en NotebookLM

Ejemplo de uso

Planes y Límites (Gratuito vs. Pro/Plus)

Configuración del Cuaderno y Carga de Fuentes

Estructura del Cuaderno

Tipos de Cuadernos

Crear un cuaderno y subir fuentes

Fuentes: Investigación rápida o profunda (Deep research)

NotebookLM: Interacción, Análisis y Verificación

Funcionalidades clave de la zona de Chat

Configuración del Chat (Funciones Pro/Avanzadas)

Hemos aprendido

 

7 – NotebookLM. Área de Studio. Producción de contenidos para el trabajo administrativo

NotebookLM. Área de Studio. Producción de contenidos para el trabajo administrativo

Área de Studio. Creación de Informes y formatos de estudio avanzados

Resumen de audio. Opciones de Personalización y formato

Resumen de video

Herramientas de estudio y retención

Mapa mental

Informes

Tarjetas didácticas

Cuestionarios

Hemos aprendido