ChatGPT para Investigadores y Profesionales de la Salud
€49.99 8 Sections 61 Lessons
Course Description
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Modalidad: Curso Online
- Formato: Lecciones de Aprendizaje Rápido ("Rapid Learning")
- Duración Total: 4 horas (Actualización Recurrente)
- Fechas: Sin fecha de inicio o fin, sigue el curso a tu ritmo.
- Resolución de Dudas: Sobre los contenidos del curso a través de la sección Preguntas o Respuestas o Mail.
- Nivel: Básico - Intermedio - Avanzado
- Evaluación: Contenido bajo demanda sin evaluaciones ni exámenes.
- Certificado: Nuestro objetivo es ayudar a profesionales del Siglo XXI a ser más eficientes y productivos. No proporcionamos un papel que diga que has hecho el curso, el valor reside en demostrar lo aprendido.
En la era de la información y la inteligencia artificial, la habilidad para utilizar herramientas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural como ChatGPT se ha vuelto esencial para los profesionales e investigadores en ciencias de la salud. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es capaz de comprender y generar textos humanos de una manera muy natural y coherente, lo que permite analizar grandes volúmenes de datos textuales, como publicaciones de investigaciones médicas y reportes de pacientes, de manera eficiente y precisa.
Al adquirir habilidades en el uso de ChatGPT a través de este curso especializado, podrás llevar tu investigación y práctica a un nivel superior. Podrás generar revisiones de literatura de forma eficiente, identificar tendencias y patrones en los datos, e incluso interactuar con el sistema para obtener respuestas a preguntas específicas. Además, el uso de ChatGPT puede ayudarte a comunicar tus hallazgos de manera más efectiva. La capacidad de generar resúmenes, explicaciones y presentaciones claras puede mejorar enormemente la manera en la que transmites tu trabajo a colegas, pacientes y otros públicos de interés.
Este curso está dirigido tanto a los profesionales de la salud que buscan mejorar sus habilidades en el manejo de información como a los investigadores que desean aprovechar las últimas tecnologías en inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y calidad de sus investigaciones. Aprender a usar ChatGPT puede ser un activo invaluable en tu carrera y te permitirá estar a la vanguardia en tu campo.
Al adquirir habilidades en el uso de ChatGPT a través de este curso especializado, podrás llevar tu investigación y práctica a un nivel superior. Podrás generar revisiones de literatura de forma eficiente, identificar tendencias y patrones en los datos, e incluso interactuar con el sistema para obtener respuestas a preguntas específicas. Además, el uso de ChatGPT puede ayudarte a comunicar tus hallazgos de manera más efectiva. La capacidad de generar resúmenes, explicaciones y presentaciones claras puede mejorar enormemente la manera en la que transmites tu trabajo a colegas, pacientes y otros públicos de interés.
Este curso está dirigido tanto a los profesionales de la salud que buscan mejorar sus habilidades en el manejo de información como a los investigadores que desean aprovechar las últimas tecnologías en inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y calidad de sus investigaciones. Aprender a usar ChatGPT puede ser un activo invaluable en tu carrera y te permitirá estar a la vanguardia en tu campo.
Course Content
1.- Introducción a los Modelos de Lenguaje a Gran Escala y ChatGPT
Esta sección del curso ofrece una Introducción a los Modelos de Comprensión del Lenguaje Natural, enfocándose en ChatGPT como un tipo de Inteligencia Artificial. Se discute si la IA necesita justificar o explicar sus respuestas y se exploran las promesas y problemas de la IA en medicina e investigación. Además, se examina el papel de OpenAI y la evolución de GPT. Se analiza si un texto generado por ChatGPT puede ser identificado como plagio o si ChatGPT puede usarse para controlar el plagio. La sección incluye recomendaciones para profesores, estudiantes e instituciones sobre el uso de ChatGPT. Finalmente, se ofrecen prácticas sobre la introducción a ChatGPT y la importancia del contexto, cómo generar instrucciones y guiar conversaciones, y cómo prevenir la inyección de instrucciones y estructurar las respuestas.
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0.- Introducción a ChatGPT. Versiones Gratuita y bajo Suscripción
1.1.- Introducción a los Modelos de Comprensión del Lenguaje Natural
1.2.- ¿Qué tipo de Inteligencia Artificial es ChatGPT?
1.3.- ¿Es necesario que la IA nos justifique o explique sus respuestas?
1.4.- Promesas y Problemas de la IA en Medicina e Investigación
1.5.- OpenAI, Base Tecnológica y Evolución de GPT
1.6.- Puede un texto generado por ChatGPT ser identificado como Plagio o Puede ChatGPT utilizarse para controlar el plagio
1.7.- Recomendaciones para Profesores, Estudiantes, e Instituciones en el uso de ChatGPT
1.8.- (Práctica) Introducción a ChatGPT y la importancia del Contexto
1.9.- (Práctica) Aprendiendo a Generar Instrucciones y Guiar Conversaciones
1.10.- (Práctica) Prevenir Inyección de Instrucciones y Estructurar las Respuestas
1.11.- Cómo piensa un humano frente a como procesa la información ChatGPT
1.12.- Consideraciones generales para sacarle el máximo partido a ChatGPT
1.13.- Recomendaciones antes de comenzar a diseñar tus peticiones (Prompts)
2.- Bases de la Ingeniería de Peticiones (Prompts)
En esta sección del curso, comenzamos con una Introducción a la Ingeniería de Peticiones. A partir de aquí, nos sumergimos en una serie de prácticas que abarcan diversos aspectos esenciales de este campo. Estas incluyen la Semántica de entrada y creación de meta-lenguajes y la Automatización de la Salida. Además, se presenta el patrón Persona para ilustrar cómo ChatGPT puede actuar en roles específicos, como un Medical Writer. También se abordan las Traducciones, mostrando diferentes ejemplos de variaciones e Instrucciones Pivote.
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A continuación, la sección detalla una gama de patrones útiles para la Ingeniería de Peticiones. Estos incluyen el patrón Receta, Plantilla, Lista de Comprobación, Reflexión, de Ajuste de la Pregunta, de Aproximaciones Alternativas, Verificador Cognitivo, Rompedor de Rechazo, de Interacción Inversa, de Juego, de Generación Infinita, y el patrón de Gestor de Contexto. Cada uno de estos patrones es explorado en profundidad con ejemplos prácticos para proporcionar una visión detallada de cómo pueden ser aplicados en diversas situaciones de Ingeniería de Peticiones.
2.1.- Introducción a la Ingeniería de Peticiones
2.2.- (Práctica) Semántica de entrada y creación de meta-lenguajes. Ejemplo instrucciones rápidas
2.3.- (Práctica) Automatización de la Salida. Ejemplo PRISMA checklist
2.4.- (Práctica) El patrón Persona. Ejemplo ChatGPT actuando como Medical Writter
2.5.- (Práctica) Traducciones. Ejemplos de variaciones e Instrucciones Pivote
2.6.- (Práctica) Patrón Receta. Ejemplo para que ChatGPT te guíe en la elaboración de un resumen PRISMA
2.7.- (Práctica) Patrón Plantilla. Ejemplo de reorganización de un resumen e inferencia de datos
2.8.- (Práctica) Patrón Lista Comprobación. Ejemplo comprobación de un resumen siguiendo guía PRISMA
2.9.- (Práctica) Patrón Reflexión. Ejemplo de explicación de una respuesta para distintos niveles de comprensión
2.10.- (Práctica) Los Patrones de Ajuste de la Pregunta, Reformula y Responde (RaR),
2.11.- (Práctica) Patrón de Aproximaciones Alternativas. Ejemplo de selección de test estadístico para un estudio de acuerdo
2.12.- (Práctica) Pratrón de Verificador Cognitivo
2.13.- (Práctica) Patrón Rompedor de Rechazo
2.14.- (Práctica) Patrón de Interacción Inversa
2.15.- (Práctica) Patrón de Juego
2.16.- (Práctica) Patrón de Generación Infinita
2.17.- (Práctica) Patrón de Gestor de Contexto
2.18.-(Práctica) Patrón de Tarea Secuencial
2.19.- (Práctica) Patrón de Estímulo Direccional
3.- Trucos y Herramientas para usar ChatGPT de forma eficiente
Esta sección del curso cubre las herramientas para la organización de peticiones, cómo utilizar la extensión IA Prompt Genius, proporciona guías para un acceso rápido a la edición para ajustar instrucciones y aborda el trabajo con instrucciones personalizadas.
3.1.- Herramientas de Organización de Peticiones
3.2.- Aprendiendo a utilizar la extensión IA Prompt Genius
3.3.- Acceso rápido a la edición para el ajuste de instrucciones
3.4.- Trabajando con Instrucciones Personalizadas
4.- Aplicaciones con Imágenes mediante Vision ChatGPT
Esta sección del curso se centra en el uso y comprensión de Visual ChatGPT. Se abordará su introducción, sus capacidades y limitaciones, y cómo este puede interpretar y trabajar con imágenes como contexto. A lo largo de la sección, se explorarán ejemplos prácticos como la clasificación y gradación de una catarata, la interpretación de figuras en artículos científicos y la extracción de datos de tablas en formato de imagen. Además, se discutirá cómo Visual ChatGPT puede ayudar en la interpretación de ecuaciones.
4.1.- Introducción a Visual ChatGPT. Entendiendo las Capacidades y Limitaciones
4.2.- Imágenes como Contexto. Ejemplo Clasificación y Gradación de una Catarata
4.3.- Interpretación de la Figura de un artículo científico con aporte de Contexto
4.4.- Extracción de datos de una Tabla en formato Imagen
4.5.- Apoyo en la interpretación de ecuaciones
5.- Crear un Equipo de Asistentes de IA a tu Servicio con GPT Builder
5.1.- ChatGPT Multimodal y GPT Builder
5.2.- (Práctica) Creación de "Prompt Engineer GPT" con el uso de Patrones
6.- Patrones Avanzados de Ingeniería de Peticiones: Razonamientos de ChatGPT
La sección descrita se centra en avanzadas técnicas de ingeniería de prompts, explorando una amplia gama de estrategias para optimizar la interacción con modelos de lenguaje artificial. A través de una serie de lecciones prácticas, se introduce a los participantes en metodologías innovadoras diseñadas para mejorar la capacidad de los modelos de generar respuestas coherentes, lógicas y de alta calidad en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Estas lecciones abarcan desde el empleo de técnicas Zero-Shot y Few-Shot, que permiten a los modelos actuar sin o con mínimos ejemplos previos, hasta métodos más complejos como Chain of Thought y Tree of Thought, que descomponen problemas en pasos lógicos o estructuras ramificadas para un razonamiento más profundo.
Además, se investigan enfoques como la Generación Aumentada por Recuperación, que enriquece las respuestas del modelo mediante la integración de información externa, y el Razonamiento Razón-Acción (ReAct), enfocado en la relación entre causas y efectos para la toma de decisiones. Otras técnicas destacadas incluyen la autoconsistencia y el análisis contrastivo para seleccionar las respuestas más precisas, así como varias iteraciones del concepto de Cadena de Pensamiento, como la automática, lógica y simbólica, que apuntan a automatizar y refinar el proceso de generación de razonamiento paso a paso.
El objetivo de esta sección es dotar a los participantes de herramientas y conocimientos avanzados para manipular y guiar eficazmente a los modelos de IA en la resolución de tareas complejas, fomentando un entendimiento más profundo del razonamiento artificial y sus aplicaciones prácticas.
6.1.- (Práctica) Introducción a Técnicas Avanzadas en Ingeniería de Prompts. Zero-Shot vs Few-Shot
6.2.- (Práctica) Cadena de Pensamiento - Chain of Thought
6.3.- (Práctica) Árbol de Pensamiento - Tree of Thought
6.4.- (Práctica) Generación Aumentada por Recuperación - Retrieval Augmented Generation
6.5.- (Práctica) Razonamiento Razón-Acción - ReAct
6.6.- (Práctica) Autoconsistencia y Contrastivo - Self-consistency & Contrastive (CCoT)
6.7.- Cadena de Pensamiento Automática. Automatic Chain-of-Though
6.8.- (Práctica) Cadena de Pensamiento Lógica (Logical-CoT)
6.9.- (Práctica) Cadena de Símbolos (Chain-of-Symbol)
6.10.- (Práctica) Cadena de Verificación. Chain-of-Verification (CoVe)
6.11.- (Práctica) Atención del Sistema 2. Extrayendo información no sesgada de artículos científicos
6.12.- (Práctica) Hilo de Pensamiento, Threat of Though (ToT)
6.13.- (Práctica) Ingeniería Automática - Automatic Prompt Engineer
Taller de Análisis de Datos con Advanced Data Analysis (Code Interpreter)
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Aunque Advanced Data Analysis puede utilizarse con fines de Análisis Estadístico NO RECOMENDAMOS todavía realizar los análisis con esta herramienta
C.1.- Introducción a Advanced data analysis
C.2.- Comprobación de Datos. Errores de entrada, valores perdidos y anómalos.
C.3.- Transformación de variables y creación de diagramas de cajas
C.4.- Análisis descriptivo de variables categóricas ordinales