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Información general

Tipo de asignatura: optativa

Coordinador: Enrique Camón Luis

trimestre: Segundo trimestre

Créditos: 6

Profesorado: 

Miquel Roig Cava

Curso académico: 2025

Curso de impartición: 3

Lenguas de impartición

  • Catalá

Competencias / Resultados de aprendizaje

competencias básicas

  • B2_Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos en su trabajo o vocación de una forma profesional y tengan las competencias que se deben demostrar mediante la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

Presentación de la asignatura

Los alumnos explorarán la historia y evolución de la IA, su impacto en el trabajo y las empresas, y aprenderán a utilizar herramientas como Chat GPT y IA generativa (MidJourney, DALL·E). También se trabajarán aspectos de ingeniería del prompt, creación de agentes y sistemas IA, y se debatirán cuestiones éticas y tendencias futuras. La formación culmina con un proyecto práctico personalizado para aplicar la IA a necesidades reales. 

Contenidos

Módulo 1: Fundamentos de la IA. 

  1. Introducción a la IA: Historia y evolución. 

  • Repaso histórico de los grandes avances en IA. 

  • Conceptos básicos. 

  1. IA vs Humanos: Implicaciones de la IA en el trabajo. 

  • Impacto en las actuales profesiones y tendencias de futuro. 

  • Casos prácticos: Automatización y mejoras en productividad. 

  1. Casos de uso de la IA en las empresas. 

  • Cómo implantar la IA en la empresa. 

  • Casos de uso y ejemplos 

  • Debate: ¿Qué rol debería tener la IA en la sociedad? 

 

Módulo 2: Ingeniería del Prompt 

  1. Chat GPT: Uso básico y mejores prácticas 

  • Introducción a cómo estructurar y mejorar los prompts. 

  • Ejercicios guiados por optimizar respuestas. 

  1. Opciones avanzadas y personalización 

  • Personalización de modelos y ajustes en funcionalidades. 

  • Práctica: Configuración de escenarios avanzados. 

  1. Taller práctico: Creación de perfiles y prontos efectivos 

  • Desarrollo de soluciones adaptadas a casos reales. 

  1. Ejercicios prácticos: Simulaciones. 

  • Escenarios prácticos con respuestas contextuales. 

 

Módulo 3: IA Generativa y Otras Herramientas 

  1. Herramientas de IA 

  • Introducción a IA generativa de imágenes, vídeo, avatares, ... (ej. MidJourney, DALL·E). 

  • Categorías y ejemplos prácticos. 

  1. Agentes de IA 

  1. Taller: Crea tu primer sistema de agentes. 

  1. Ética y riesgos de la IA: Discusión y casos de estudio 

  • Analizar el impacto ético, legal y social de la IA. 

  • Debate: ¿Cuáles son los límites éticos? ¿Cómo afrontar los problemas de los Sesgos? 

 

Módulo 4: Futuro de la IA 

  1. Innovación y tendencias futuras de la IA 

  • Exploración de las nuevas aplicaciones y límites de la IA en sectores clave. 

  1. Taller: Creación de un proyecto de IA por parte del alumno. 

  • Desarrollo práctico de un sistema IA adaptado a una necesidad real. 

  1. Debate y clausura: Reflexiones y pasos a seguir 

  • Conclusiones sobre el impacto personal y profesional de la IA. 

Actividades y sistema de evaluación

Clases con presentaciones. 

Talleres prácticos y creación de un proyecto con IA (automatización de un proceso empresarial, creación de una página web, un programa informático, un videojuego,…). 

Ejercicios de evaluación continua y examen final de contenidos 

El estudiante que no se haya presentado en los exámenes finales no podrá optar al examen de recuperación.