Curso para analizar los fundamentos de la IA generadora de texto, imagen y vídeo a partir de las instrucciones del usuario

Enmarcado en el proyecto Economía Digital del Lenguaje e Inteligencia Artificial (dirigido por Javier Martín Arista) del Plan de Transformación de la UR, el curso será impartido por Julio Antonio Gonzalo Arroyo, catedrático del Departamento de Lenguaje y Sistemas informáticos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED. La inscripción está abierta a través del portal inscripciones.unirioja.es hasta el 13 de noviembre.

En el escenario actual, la inteligencia artificial generativa, la que es capaz de producir texto, imágenes, audio, video o código a partir de las instrucciones que le da el usuario se perfila tanto como una revolución tecnológica con un enorme potencial transformador como una tecnología desconcertante. En ocasiones se muestra como una superinteligencia capaz de manejar todo el conocimiento de la humanidad y en ocasiones comete errores incomprensibles o inventa información.

Con el objetivo de que los estudiantes puedan desarrollar un criterio propio para deducir qué se puede esperar de ella, cuáles son sus mejores aplicaciones y cuándo debe ser manejada con cautela, el curso ofrecerá a los matriculados formación sobre los fundamentos de esta tecnología, especialmente en su vertiente relacionada con el lenguaje.

El programa formativo, que se desarrollará a lo largo de diez sesiones online síncronas, recoge entre sus contenidos una introducción a la inteligencia artificial, los fundamentos del aprendizaje máquina, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, el uso y las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa y sus aspectos éticos y legales, entre otras cuestiones.

Con una duración de veinte horas y coordinado por Javier Martín Arista y Raquel Vea Escarza, la matrícula ordinaria asciende a 200 euros. En el caso de los estudiantes de la UR, alumnos de ediciones anteriores del Máster de Procesamiento del Lenguaje e Inteligencia Artificial de la UR, alumnos de otros cursos de especialización del Proyecto 'Economía Digital del Lenguaje e Inteligencia Artificial' y del personal docente e investigador de la UR la matrícula ascenderá a 100 euros.

Los estudiantes que asistan con aprovechamiento a al menos el 75% de las sesiones recibirán un certificado de realización que, en todo caso, estará sujeto a su participación activa en las sesiones y a la realización de los ejercicios planteados por el profesorado del curso.

Sesiones: 18 al 22 y 25 al 29 de noviembre (18.00 a 20.00 horas)

1. Introducción a la Inteligencia Artificial (3 horas). Perspectiva histórica de la evolución de la IA, desde los sistemas basados en conocimiento que emulan nuestro pensamiento racional, hasta el aprendizaje máquina y el aprendizaje profundo, que aprenden por si solos emulando nuestra capacidad de aprendizaje intuitivo. Se estudiarán también otros conceptos básicos como IA discriminativa frente a generativa, supervisada frente a no supervisada, especializada frente a IA general, y se analizarán los logros más destacados de la IA y los retos pendientes.

2. Fundamentos del aprendizaje máquina (3 horas). El aprendizaje máquina es la tecnología angular de la IA actual. En este tema se verán las nociones básicas relacionadas con esta familia de algoritmos, que aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, y los tipos de algoritmos, poniendo especial énfasis en las redes neuronales.

3. Aprendizaje profundo y Procesamiento del Lenguaje Natural (3 horas). El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje máquina que no solo aprende a resolver problemas, sino también a representarlos: en particular, es capaz de aprender por sí mismo a representar de forma eficaz el lenguaje humano y la información visual. En este tema se estudiarán sus fundamentos, con especial atención a los Transformers, un tipo de red neuronal profunda clave en la IA generativa.

4. Inteligencia Artificial Generativa (3 horas). Se estudiarán los fundamentos de los Large Language Models, los diferentes aspectos de su entrenamiento y cómo dan lugar a asistentes virtuales como ChatGPT, Gemini o Claude.

5. ¿Loros estocásticos o superinteligencias artificiales? Evaluación y capacidades de los modelos del lenguaje (2 horas). En este tema se estudiará en profundidad cuáles son los problemas que la IA generativa resuelve mejor y en cuáles no es fiable.

6. Cómo usar la IA generativa (1 hora). Recomendaciones generales sobre el uso de la IA generativa y las técnicas de «prompt engineering».

7. Aplicaciones de la IA generativa (3 horas). Discusión de las aplicaciones y riesgos de la IA generativa en el campo de la educación, en el de la empresa, como asistente de trabajos creativos, etc.

8. Aspectos éticos y legales (2 horas). Se discutirán problemas de la IA generativa relacionados con la privacidad y los datos, sus sesgos potenciales, la regulación de la IA, etc.