Formación
18 IA
Descripción
Aprende a crear, personalizar y automatizar asistentes de IA con ChatGPT, Gemini y Claude, o en local con Ollama y AnythingLLM. Un curso práctico para profesionales y emprendedores que quieran tener su propio asistente experto sin necesidad de programar.
Temática de la actividad
IASkills que se desarrollarán en el curso
Crear asistentes de IA personalizados || Configurar ese mismo tipo de asistente || Ampliar el conocimiento de tu asistente || Analizar datos y generar gráficos automáticos con código || política de privacidad real || Conectar tu asistente con APIs externas || Instalar y configurar Ollama y LM Studio || Ajustar parámetros || Construir asistentes de IA privados || casos de uso reales
Precio
225,00 €
Duración Teórica
30 horas
Disponibilidad horaria
Sin restricciones horarias
Observaciones
Aprende a crear, personalizar y automatizar asistentes de IA con ChatGPT, Gemini y Claude, o en local con Ollama y AnythingLLM. Un curso práctico para profesionales y emprendedores que quieran tener su propio asistente experto sin necesidad de programar.
Programa
1. Introducción a los Asistentes de IA personalizados
1.1 ¿Qué son los Asistentes de IA personalizados y en qué se diferencian de la IA general?
1.2 Plataformas para creación de asistentes de IA
1.3 Creación del primer asistente de IA personalizado
1.4 Cómo proteger tu asistente personalizado
2. Funcionalidades avanzadas de los Asistentes de IA personalizados
2.1 Crear Política de Privacidad para nuestros asistentes personalizados
2.2 Uso de conocimiento expandido en asistentes personalizados
2.3 Caso de uso: Creación de un asistente personalizado para traducir todos tus documentos
2.4 Caso de uso: Creación de Google Gem «Experto Analista de Datos»
2.5 Creación de asistentes de IA a partir de proyectos de IA: «Asistente de Planificación»
2.6 Uso de formato markdown para tus fuentes de datos en asistentes
2.7 Creación de skills como asistentes personalizados con tus datos
2.8 Caso de uso: Creación de asistente «Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento»
2.9 ¿Qué son las acciones y conexión mediante APIs?
2.10 Proyecto: Crear asistente personalizado con acciones IA y APIs
3.Implementación de IA en local: LLMs con Ollama y LM Studio
3.1 Comparativa y Privacidad de datos modelos de IA nube vs local
3.2 Instalación de Ollama y LM-Studio en local
3.3 Cuantización y descarga de modelos open-source
3.4 Configuración de parámetros en los modelos open source
3.5 Casos de uso con modelos en local
4.Implementación de IA en ocal: Creación de asistentes personalizados con AnythingLLM
4.1 Instalación de AnythingLLM
4.2 Integración AnythingLLM con LM Studio
4.3 Personalización de asistentes en AnythingLLM
4.4 Conexión a base de datos vectorial local con tus propios datos
4.5 Caso de uso: Creación de asistente IA en local «Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento»
1.1 ¿Qué son los Asistentes de IA personalizados y en qué se diferencian de la IA general?
1.2 Plataformas para creación de asistentes de IA
1.3 Creación del primer asistente de IA personalizado
1.4 Cómo proteger tu asistente personalizado
2. Funcionalidades avanzadas de los Asistentes de IA personalizados
2.1 Crear Política de Privacidad para nuestros asistentes personalizados
2.2 Uso de conocimiento expandido en asistentes personalizados
2.3 Caso de uso: Creación de un asistente personalizado para traducir todos tus documentos
2.4 Caso de uso: Creación de Google Gem «Experto Analista de Datos»
2.5 Creación de asistentes de IA a partir de proyectos de IA: «Asistente de Planificación»
2.6 Uso de formato markdown para tus fuentes de datos en asistentes
2.7 Creación de skills como asistentes personalizados con tus datos
2.8 Caso de uso: Creación de asistente «Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento»
2.9 ¿Qué son las acciones y conexión mediante APIs?
2.10 Proyecto: Crear asistente personalizado con acciones IA y APIs
3.Implementación de IA en local: LLMs con Ollama y LM Studio
3.1 Comparativa y Privacidad de datos modelos de IA nube vs local
3.2 Instalación de Ollama y LM-Studio en local
3.3 Cuantización y descarga de modelos open-source
3.4 Configuración de parámetros en los modelos open source
3.5 Casos de uso con modelos en local
4.Implementación de IA en ocal: Creación de asistentes personalizados con AnythingLLM
4.1 Instalación de AnythingLLM
4.2 Integración AnythingLLM con LM Studio
4.3 Personalización de asistentes en AnythingLLM
4.4 Conexión a base de datos vectorial local con tus propios datos
4.5 Caso de uso: Creación de asistente IA en local «Experto Servicio al Cliente y Mantenimiento»
Objetivos
Al completar el curso Crea tus propios asistentes de IA personalizados serás capaz de:
Crear asistentes de IA personalizados con Gemas de Google, Proyectos de IA o Skills, eligiendo la plataforma que mejor encaje con tu caso de uso.
Configurar ese mismo tipo de asistente en ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot mediante la funcionalidad de proyectos o cuadernos.
Ampliar el conocimiento de tu asistente con tus propios documentos para que responda con tu información antes que con la genérica.
Analizar datos y generar gráficos automáticamente con el intérprete de código integrado en tus asistentes.
Redactar y publicar una política de privacidad real para cualquier asistente que compartas con otras personas.
Conectar tu asistente con APIs externas creando una Skill que consulte información en tiempo real.
Instalar y configurar Ollama y LM Studio para ejecutar modelos open source directamente en tu ordenador.
Ajustar parámetros como la temperatura, el top-P o la ventana de contexto para controlar las respuestas de un modelo local.
Construir asistentes de IA privados con AnythingLLM, conectados a bases de datos vectoriales con tus propios documentos.
Aplicar todo lo aprendido en casos de uso reales, como atención al cliente, mantenimiento o traducción de documentos.
Crear asistentes de IA personalizados con Gemas de Google, Proyectos de IA o Skills, eligiendo la plataforma que mejor encaje con tu caso de uso.
Configurar ese mismo tipo de asistente en ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot mediante la funcionalidad de proyectos o cuadernos.
Ampliar el conocimiento de tu asistente con tus propios documentos para que responda con tu información antes que con la genérica.
Analizar datos y generar gráficos automáticamente con el intérprete de código integrado en tus asistentes.
Redactar y publicar una política de privacidad real para cualquier asistente que compartas con otras personas.
Conectar tu asistente con APIs externas creando una Skill que consulte información en tiempo real.
Instalar y configurar Ollama y LM Studio para ejecutar modelos open source directamente en tu ordenador.
Ajustar parámetros como la temperatura, el top-P o la ventana de contexto para controlar las respuestas de un modelo local.
Construir asistentes de IA privados con AnythingLLM, conectados a bases de datos vectoriales con tus propios documentos.
Aplicar todo lo aprendido en casos de uso reales, como atención al cliente, mantenimiento o traducción de documentos.
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