La formación incluye:
Material didáctico para la formación.
Impartición de las clases teóricas y prácticas.
Ayuda a la asistencia de 5 € diarios (para aquellas personas desempleadas), que se
abonará una vez finalizada y justificado el aprovechamiento de la misma.

Los contenidos a trabajar aparecen a continuación:
UNIDAD 1. Introducción a la IA Generativa.
Módulo 1: Tipos de IA.
IA Débil vs IA fuerte
Modelos generativos (LLM, difusión, audio, vídeo)
Casos reales en empresas y administración

Módulo 2: Procesos.
Como “piensa” un modelo de lenguaje

Entrenamiento de la IA
Contexto, instrucciones y memoria

Módulo 3: Entrada y Salida.
Prompts.

Estructura básica de interacción
Inputs multimodales: texto, imagen, documentos, audios

Módulo 4: Herramientas y Sistemas.
ChatGPT/DeepSeek/Perplexity/NoteBookKLM
Generadores de imágenes: Runway, DALL E, Midjourney (conceptos)
Edición Multimedia con IA
Automatización básica (Make/Zapier-demostración)

Módulo 5: Limitaciones.
Alucinaciones
Dependencia del dataset
Falsas certezas y límites prácticos
Riesgo de automatización incorrecta

UNIDAD 2. Ingeniería de Prompts.
Módulo 1: Información textual.
Prompting estructurado
Roles, contexto y objetivos
Plantillas profesionales

Módulo 2: Transformar contenido.
Mejoras de redacción
Análisis, clasificación y síntesis
Creación de contenido profesional con IA

Módulo 3: Imágenes.
Estilos, composición, narrativa visual
Descripción avanzada
Edición con Ia IA (Canva, Runway,Pixverse, Microsoft Lens)

Módulo 4: Video.
Generación de clips• Guiones automáticos
Storyboard con IA
IA en edición de video

UNIDAD 3. Refinamiento de Prompts.

Módulo 1: Mejoras.
Diagnóstico de errores
Iteración y pruebas

Módulo 2: Entradas adicionales.
Uso de documentos PDF, Imágenes, tablas
Bases de conocimiento
Prompts condicionados a guías/plantillas

Módulo 3: Técnicas de prompts.
Few-Shot&Zero-Shot prompting
Multi-persona prompting
Prompting para razonamiento y creatividad

Módulo 4: Precisión.

Optimización de respuestas
Control de formato y estilo
Verificación factual
Uso de “critiques” y auto-evaluación IA

UNIDAD 4: Ética

Módulo 1: Sesgo.
Tipo de sesgo algorítmico
Sesgos culturales, raciales, sociales

Como detectarlos y mitigarlos

Módulo 2: Implicaciones legales.
Ley IA de la Unión Europea
Derechos de autor y propiedad del contenido generado
Responsabilidad del usuario

Módulo 3: Preocupaciones sobre la privacidad.
Datos personales y RGPD
Tratamiento de información sensible
Buenas prácticas de anonimización

Módulo 4: Riesgos e impactos.

Desinformación
Profundización de desigualdades
Impacto en el empleo
Automatización segura