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Herramientas de IA

Alfabetización IA: Conceptos clave en la Inteligencia Artificial

Comprender los conceptos clave de la inteligencia artificial ayuda a interpretar mejor sus herramientas, capacidades y límites. La formación recorre fundamentos de IA, Machine Learning, Deep Learning, LLM, prompting y multimodalidad, y amplía la visión hacia agentes, automatización, MCP, Computer Use y principios básicos de seguridad y control.

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Curso impartido por

Avatar:Saúl Vicente Moral

Saúl Vicente Moral

Experto en Inteligencia Artificial

Contenido de la formación

1 Secciones · 1 Lecciones · 58 min. en total

Conceptos clave de la IA

58 min.

Habilidades que obtendrás

  • Comprender fundamentos de IA, Machine Learning y Deep Learning.
  • Diferenciar IA tradicional, IA generativa, modelos y algoritmos.
  • Interpretar conceptos básicos relacionados con los LLM.
  • Comprender tokens, prompts y ventanas de contexto.
  • Identificar alucinaciones y capacidades multimodales.
  • Comprender agentes, bucles agénticos y uso de tools.
  • Reconocer el papel de MCP y Computer Use.
  • Diferenciar automatización, workflows, orquestación y RPA.
  • Identificar riesgos como prompt injection y permisos excesivos.
  • Comprender principios básicos de seguridad y control en IA.

Requisitos mínimos

Conocimientos digitales básicos y familiaridad general con herramientas de IA generativa. No se requieren conocimientos técnicos avanzados ni experiencia previa en programación.

Por qué realizar este curso

Icono 1

Beneficios

  • Facilita la comprensión del vocabulario actual de inteligencia artificial.
  • Ayuda a diferenciar tecnologías y conceptos que suelen confundirse.
  • Aporta contexto para entender mejor herramientas basadas en LLM.
  • Facilita interpretar cómo funcionan agentes y automatizaciones.
  • Mejora el criterio ante riesgos básicos de seguridad.
  • Aporta una base conceptual para seguir profundizando en IA aplicada.

Para quién

  • Profesionales que quieran comprender mejor el ecosistema actual de IA.
  • Usuarios habituales de herramientas de inteligencia artificial generativa.
  • Personas que necesiten familiarizarse con conceptos como LLM y agentes.
  • Profesionales interesados en automatización y nuevas formas de interacción con IA.
  • Perfiles no técnicos que necesiten una base conceptual actualizada.
  • Usuarios sin experiencia previa en programación o desarrollo de IA.

Oportunidades profesionales

  • Refuerza capacidades para desenvolverse en entornos profesionales con IA.
  • Puede resultar útil al evaluar herramientas basadas en inteligencia artificial.
  • Complementa perfiles que incorporan IA generativa a su trabajo.
  • Aporta una base para comprender proyectos con agentes y automatización.
  • Refuerza el criterio para conversar con perfiles técnicos sobre IA.
  • Puede facilitar el aprendizaje posterior de aplicaciones más específicas.

Valoración de nuestros alumnos

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12 valoraciones
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Preguntas frecuentes

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El curso explica estos conceptos como niveles relacionados dentro del ecosistema de la inteligencia artificial y ayuda a distinguir su alcance y funcionamiento general.
Se abordan modelos, algoritmos, LLM, tokens, prompts, ventana de contexto, alucinaciones y multimodalidad como fundamentos para comprender cómo funcionan las herramientas actuales.
Sí. Introduce agentes, bucles agénticos, tools, MCP y Computer Use para comprender cómo los sistemas pueden utilizar herramientas y ejecutar tareas con mayor autonomía.
La formación diferencia conceptos como automatización, workflows, orquestación y RPA, además de introducir el desarrollo guiado por especificaciones.
Sí. El contenido introduce conceptos como prompt injection, permisos e ingeniería de arneses dentro de los principios básicos de seguridad y control.
No. La ficha indica expresamente que no se requieren conocimientos técnicos avanzados ni experiencia previa en programación.
No. Su objetivo es proporcionar una base conceptual para comprender tecnologías, términos y mecanismos actuales de IA, no enseñar su implementación técnica avanzada.