Modelos de Inteligencia Artificial para lectura aumentada
Cómo diseñar modelos de Inteligencia Artificial para lectura aumentada
Introducción al curso, explicación general de qué son los modelos de Inteligencia Artificial para lectura aumentada y de su relevancia en el contexto actual. Se dará una visión general de las plataformas de IA como IA-Libris y GPT y cómo pueden revolucionar la lectura aumentada y la industria editorial.
Módulo 1: Introducción y comparación de modelos de IA
- Definición y objetivos: Qué son los modelos de IA y cómo se integran en IA-Libris.
- Amenazas y promesas de la IA: Breve panorama de los Pro y los Contra de la IA, más debatidos.
- IA-Libris vs. GPT: Comparación técnica y su impacto en la industria de la lectura y la publicación.
Módulo 2: Experiencia del lector y personalización
- Contextualización de pasajes y exploración de temas relacionados: Cómo IA-Libris y GPT ofrecen información adicional para enriquecer la comprensión.
- Carrusel de contenidos, resúmenes y síntesis: Introducción a características de personalización.
Módulo 3: Retroalimentación y evolución de la herramienta
- Rol de las preguntas de los lectores: Cómo la retroalimentación del usuario impulsa mejoras en la herramienta.
- Expansión de la base de conocimientos y adaptación: Uso de IA para expandir y personalizar la plataforma.
Módulo 4: Colaboración con lectores especializados y académicos
- Cómo se trabaja con expertos: Descripción del proceso para colaborar con académicos y otros expertos en la materia y de cómo interviene la Inteligencia Artificial en la lectura aumentada
- Requisitos y beneficios para los colaboradores: Ventajas de colaborar en el proyecto.
Módulo 5: Estado actual y futuro de la IA-Libris
- Despliegue en universidades y autores destacados: Actualizaciones sobre el uso y la promoción de la plataforma.
- Próximos pasos y estrategias de expansión: Planificación futura.
Módulo 6: Aspiraciones del proyecto
- Democratización del acceso al conocimiento: Metas para hacer que la información y la literatura sean más accesibles.
- Nuevos enfoques para la edición crítica y la experiencia de lectura: Innovaciones en la forma en que las obras se editan y se comentan.
Módulo 7: Diseño de agentes de IA y creación de prompts
- Cómo estructurar un prompt efectivo: Técnicas para formular preguntas que generen respuestas útiles.
- Prompts para análisis literario y generación de contenido: Uso de IA para facilitar el análisis y la creación de nuevo material.
- Qué son los agentes autónomos: Tecnologías para diseñar agentes autónomos y reflexiones sobre cómo convertir un libro en un agente autónomo de IA
Módulo 8: Modelos de Inteligencia Artificial para lectura aumentada
Resumen de los conceptos clave aprendidos durante el curso y discusión abierta para compartir observaciones y retroalimentación. Se brindará un espacio para preguntas y respuestas y se cerrará con una evaluación final para medir el aprendizaje de los participantes.
