El Libro de la Inteligencia Artificial (versión 13)

Incluye más de 220 herramientas de interés
Ángeles Vallejo y Alfredo Vela
El Libro de la
Inteligencia
Artificial
Versión 13
alfredovela.com - ticsyformacion.com
El
Libro
de
la
Inteligencia
Artificial
(versión
13)
Ángeles
Vallejo
y
Alfredo
Vela

Sobre el libro
El "Libro de la Inteligencia Artificial" versión 13, creado por Ángeles Vallejo y Alfredo Vela, es una obra comprensiva que sirve como una guía
esencial para entender la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en múltiples dominios. Este libro abarca desde los conceptos básicos de IA
hasta sus aplicaciones más avanzadas, ofreciendo a los lectores una visión detallada sobre más de 220 herramientas relevantes en el campo.
La introducción establece el escenario para una exploración profunda de la IA, abordando su evolución, fundamentos, y el amplio espectro de
sus aplicaciones. A lo largo del libro, se presenta una variedad de temas incluyendo chatbots, aprendizaje automático, generación de
imágenes, y las consideraciones éticas asociadas con el despliegue de la IA. Cada sección destina a ofrecer ejemplos prácticos, directrices
éticas, y orientaciones para la implementación efectiva de la IA en sectores como la educación, la industria, y más allá.
Además, el libro resalta la importancia de una comprensión crítica de la IA y su potencial para transformar la sociedad, enfatizando la
necesidad de un enfoque reflexivo y ético en su aplicación. A través de una combinación de teoría, estudios de caso, y recomendaciones
prácticas, "El Libro de la Inteligencia Artificial" se presenta como un recurso indispensable para profesionales, académicos, y cualquier
persona interesada en las posibilidades y desafíos que presenta la IA en el mundo moderno.
Nota: este resumen ha sido realizado por ChatGPT 4

INTRODUCCIÓN A
LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

ISO 42001: la primera norma sobre IA

Herramientas más visitadas de IA (2023)

Herramientas más visitadas de IA (febrero 2024)

Nuevos empleos que genera la IA generativa

CHATS
CONVERSACIONALES
CON INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

ChatGPT tiene una app para dispositivos móviles

¿ChatGPT te está haciendo utilizar menos Google?

¿Utilizas la IA generativa en tu trabajo?

ChatGPT 4 dispone de una tienda de plugins

ChatGPT 4 dispone de una tienda de GPTs

ChatGPT 4 te permite crear tus propios GPT

gptstore.ai (tienda de GPTs de ChatGPT)

gemini.google.com. (antes Google Bard)

Copilot tiene una app para dispositivos móviles

Copilot también está integrado en el navegador Edge

console.anthropic.com - claude 3.0

¿Qué herramienta les parece mejor a los usuarios?

gpt4all.io - puedes instalar esta IA para trabajar en local (gratis)

Pregunta sobre el plagio y ChatGPT (o similar)

autoverifai.com (¿contenido realizado poa AI o manipulado?)

plag.es - detector de plagio e IA

Algunas publicaciones científicas ponen normas sobre el uso de la IA
La pantalla es de la Revista de Educación a Distancia (RED) - revistas.um.es/red/information/authors

HERRAMIENTAS DE IA
PARA GENERAR
IMÁGENES

leonardo.ai (lienzo en tiempo real)

Ejemplos de imágenes generadas con Leonardo
Imágenes creadas por Ángeles Vallejo y Alfredo Vela

Leonardo dispone de un servidor en Discord

Ejemplos de imágenes generadas con Bing

Ejemplos de imágenes generadas con DALL - E

Ejemplos de imágenes generadas con Firefly

Firefly dispone de un servidor en Discord

Adobe Express también tiene IA generativa

Midjourney dispone de un servidor en Discord

app.simplified.com tambien permite crear imágenes

lumalabs.ai/genie - para crear objetos en 3D

piktochart.com permite crear infografías con IA

OTRAS HERRAMIENTAS
DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

projectsophia.microsoft.com
El Proyecto Sophia de Microsoft es un "canvas" para la investigación empresarial impulsado por IA en el que se puede realizar cualquier pregunta sobre cualquier ámbito empresarial de una organización.

multimodal-vid.github.io
MM-Vid está diseñado para abordar los desafíos que plantean los videos de formato largo y las tareas complejas como la descripción de audio y la comprensión multimodal de alto nivel.

Clipchamp incluye opciones de vídeo con IA

gamma.app (presentación a partir de una frase)

ChatGPT es capaz de generar código

Google Gemini es capaz de generar código

Claude es capaz de generar código

Copilot es capaz de generar código

DOCUMENTOS
DE INTERÉS
En este apartado iremos incluyentos
algunos textos y documentos de
interés sobre Inteligencia artificial.

IA Y MERCADO
DE TRABAJO EN ESPAÑA
El documento "IA y Mercado de trabajo en España"
ofrece un análisis integral sobre el impacto potencial de
la inteligencia artificial (IA) en el mercado laboral
español.
Presenta un estudio dividido en tres secciones
principales: una revisión de informes internacionales
sobre el impacto económico y laboral de la IA, un
análisis cuantitativo que estima los efectos de la IA en el
empleo en España para la próxima década, y un
análisis cualitativo basado en encuestas a empresas y
trabajadores sobre su percepción y adopción de la IA.
Este enfoque multifacético permite comprender tanto
las oportunidades como los desafíos que la IA presenta
para el mercado de trabajo en España.
Fuente: https://www.randstadresearch.es/ia-mercado-trabajo-espana/

CHATGPT Y EDUCACIÓN UNIVERSITARIA:
POSIBILIDADES Y LÍMITES DE CHATGPT COMO
HERRAMIENTA DOCENTE
El documento "ChatGPT y educación universitaria"
profundiza en el impacto de ChatGPT y la IA generativa
en la educación superior. Ofrece una introducción a
ChatGPT, su historia, y cómo se utiliza en entornos
educativos, destacando su importancia en la docencia,
investigación, y gestión.
Proporciona indicaciones prácticas para su uso, aborda
la tecnología detrás de ChatGPT, discute la
desinformación y los aspectos éticos asociados, y
examina su implementación en el aula.
Además, contempla las implicaciones de ChatGPT para
la sociedad y la educación, ofreciendo una visión
integral de sus posibilidades y límites como
herramienta docente.
Fuente: https://octaedro.com/libro/chatgpt-y-educacion-universitaria/

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y EL FUTURO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR
DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES
El documento "La inteligencia artificial y el futuro de la
educación superior" ofrece un análisis exhaustivo sobre
el papel de la inteligencia artificial (IA) en la educación
superior, centrándose en sus desafíos y oportunidades.
Examina la evolución de la IA, su impacto en la
pedagogía, y cómo puede personalizar el aprendizaje.
Además, aborda temas como el desarrollo de
habilidades fundamentales en los estudiantes y la
necesidad de una reflexión ética en el uso de la IA. El
texto destaca el papel de la IA en el fomento de la
eficiencia y la efectividad en la educación, así como su
integración en el currículo y la formación docente.
Fuente: https://horizontespedagogicos.ibero.edu.co/article/view/hop.25101

DIRECTRICES ÉTICAS SOBRE EL USO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y LOS DATOS EN LA
EDUCACIÓN Y FORMACIÓN PARA LOS
EDUCADORES
¿Sabías que la IA en la educación ya no es una realidad
lejana? De hecho ya la utilizamos, por ejemplo para
aprender idiomas o para realizar tareas diferenciadas
en la docencia y la formación personalizadas. Como
puedes ver, la IA tiene un gran potencial en la
educación, pero sus efectos no se han analizado de
manera exhaustiva y su uso podría plantear
consideraciones de orden ético.
Estas directrices presentan ejemplos concretos y casos
de uso genéricos, fundamentan las consideraciones y
los requisitos de carácter ético y ponen de relieve las
competencias emergentes y los términos o las técnicas
clave en el campo de la educación.
Puedes utilizar las directrices con los alumnos en el aula,
animar a los profesores a que las utilicen y a los padres
a que las consulten, y hacer correr la voz de que la IA en
la educación es ya una realidad.
Fuente: https://learning-corner.learning.europa.eu/learning-materials/use-artificial-intelligence-ai-and-data-teaching-and-learning_es

DIRECTRICES PARA PROFESORES Y EDUCADORES
SOBRE LA LUCHA CONTRA LA DESINFORMACIÓN Y
LA PROMOCIÓN DE LA ALFABETIZACIÓN DIGITAL A
TRAVÉS DE LA EDUCACIÓN Y LA FORMACIÓN
¿Necesitas asesoramiento sobre cómo utilizar las
tecnologías digitales de manera crítica y responsable y
orientación sobre el modo de evaluar las competencias
de los alumnos en el ámbito de la alfabetización digital?
Estas directrices ofrecen una guía práctica a profesores
y educadores, con consejos prácticos, planes de
actividades, percepciones sobre determinados temas y
notas de precaución fundadas en lo que realmente
funciona en materia de alfabetización digital y
educación y formación. Su finalidad es ayudar a
comprender la manera de conseguir la alfabetización
digital y proporcionar conocimientos útiles sobre la
dinámica y las manifestaciones de la desinformación.
Fuente:https://learning-corner.learning.europa.eu/learning-materials/tackling-disinformation-and-promoting-digital-literacy_es

CHATGPT E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA
EDUCACIÓN SUPERIOR : GUÍA DE INICIO RÁPIDO
Esta Guía de inicio rápido presenta a ChatGPT, una
herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que ha arrasado en
todo el mundo, alcanzando los 100 millones de usuarios sólo
dos meses después de su lanzamiento.
La Guía de inicio rápido ofrece una visión general del
funcionamiento de ChatGPT y explica cómo puede utilizarse
en la educación superior. La guía plantea algunos de los
principales retos e implicaciones éticas de la IA en la
educación superior y ofrece medidas prácticas que las
instituciones de educación superior pueden adoptar
Esta Guía de inicio rápido se publicó en abril de 2023. La
Inteligencia Artificial (IA) es un campo en rápido desarrollo.
Esta guía se basa en GPT-3.5, la última versión gratuita
de ChatGPT disponible en el momento de redactar
este documento. Además de los cambios dinámicos
en la tecnología, las implicaciones éticas de ChatGPT y otras
formas de IA también avanzan rápidamente. Se recomienda
a los lectores que consulten constantemente fuentes fiables
para conocer las últimas noticias y actualizaciones.
Fuente: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa

GUÍA PARA INTEGRAR LAS TECNOLOGÍAS
BASADAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA EN LOS PROCESOS
DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
La "Guía para integrar las tecnologías basadas en inteligencia
artificial generativa en los procesos de enseñanza y
aprendizaje" es un documento exhaustivo que aborda el uso
de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación.
Discute cómo estas herramientas pueden asistir tanto a
profesores como a estudiantes, ofreciendo ejemplos
prácticos y estrategias de implementación. Además, se
enfoca en las limitaciones técnicas y legales de la IAG y
proporciona pautas sobre la evaluación académica en el
contexto de estas tecnologías. El documento destaca la
importancia de un uso crítico, responsable y ético de la IAG en
la educación.
Fuente: https://www.uned.es/universidad/inicio/institucional/areas-direccion/vicerrectorados/innovacion/iaeducativa.html

GUÍA DE USO DE LAS HERRAMIENTAS
DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA PARA EL PROFESORADO
La "Guía genIA Profesores" de la UNED está diseñada para
ayudar a los profesores a utilizar de manera ética y
responsable las herramientas de inteligencia artificial
generativa (IAG) en la enseñanza. Incluye recomendaciones
sobre el uso de estas herramientas, enfatizando la
importancia de los prompts y cómo diseñarlos
eficientemente. Además, proporciona ejemplos prácticos de
prompts para diferentes aplicaciones educativas, tales como
la mejora de textos, la generación de ejemplos didácticos y
propuestas de actividades de aprendizaje. La guía también
aborda cuestiones como la precisión, los sesgos y los riesgos
de privacidad asociados con el uso de IAG.
Fuente: https://www.uned.es/universidad/inicio/institucional/areas-direccion/vicerrectorados/innovacion/iaeducativa.html

ORIENTACIONES Y DEFINICIONES SOBRE
EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA EN LOS PROCESOS ACADÉMICOS
GUÍA PRÁCTICA
La Guía servirá como un recurso sintético, ágil y accesible
para que la comunidad académica de la Universidadse
familiarice con la IAG y la integre de manera efectiva en las
aulas.
Proporciona consejos prácticos, opciones para su
aprovechamiento, recomendaciones de aplicaciones
concretas y criterios para un uso ético. Todo ello con la
finalidad de generar espacios de aprendizaje enriquecedores
y eficaces que garanticen el éxito estudiantil de las y los
jóvenes.
Fuente: https://www.udgvirtual.udg.mx/sites/default/files/adjuntos/guia_ia_udg.pdf

GUÍA PARA APLICAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
LA INDUSTRIA
El documento "Guía para aplicar Inteligencia Artificial en la
industria" elaborado por el Basque Artificial Intelligence
Center (BAIC) ofrece una visión integral sobre la
implementación de la inteligencia artificial (IA) en la industria.
Aborda temas como el desmitificar la IA, las razones para su
aplicación en organizaciones, y claves para una
implementación exitosa.
Incluye ejemplos de casos de éxito en Euskadi, mostrando
cómo la IA puede mejorar la eficiencia, la innovación en
productos y servicios, y la seguridad en el entorno industrial.
La guía también enfatiza en la accesibilidad de la IA para
diferentes tipos de empresas, desmontando mitos comunes y
destacando la importancia de los datos de calidad y la
colaboración entre distintos perfiles profesionales para el
éxito de proyectos de IA.
Fuente: https://baic.eus/wp-content/uploads/2023/11/Whitepaper_cast_V1.pdf

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS
UNIVERSIDADES: RETOS Y OPORTUNIDADES
El documento "La inteligencia artificial en las universidades:
retos y oportunidades" explora el impacto y las implicaciones
de la inteligencia artificial (IA) en el entorno universitario.
Examina cómo la IA puede transformar la enseñanza, la
investigación y la administración en las universidades,
presentando tanto oportunidades como desafíos.
Aborda temas como la personalización del aprendizaje, la
eficiencia en la gestión y administración universitaria, la ética
de la IA, y la preparación del personal docente para el uso
efectivo de estas tecnologías. Además, discute la importancia
de adoptar un enfoque ético y reflexivo hacia la IA en la
educación superior.
Fuente: https://1millionbot.com/la-inteligencia-artificial-en-las-universidades-retos-y-oportunidades/

APROXIMACIÓN A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y LA CIBERSEGURIDAD
INFORME DE BUENAS PRÁCTICAS
El documento "BP 30CCN-CERT IA ESP" del Centro Criptológico
Nacional ofrece una visión detallada sobre la intersección de
la inteligencia artificial y la ciberseguridad. Cubre temas
como la evolución de la IA en ciberseguridad, fundamentos
de la IA, y su aplicación en la detección de amenazas y otros
aspectos de seguridad digital. Además, discute desafíos,
limitaciones y el futuro de la IA en este campo, proponiendo
buenas prácticas y consideraciones éticas para su uso. Es un
recurso completo para entender cómo la IA está
remodelando la ciberseguridad.
Fuente: https://www.ccn-cert.cni.es/es/informes/informes-de-buenas-practicas-bp/7190-ccn-cert-bp-30-aproximacion-a-la-inteligencia-artificial-y-la-ciberseguridad/file.html

USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y BIG DATA
EN LAS EMPRESAS ESPAÑOLAS
El documento "Brújula IA Big Data 2023" analiza el uso de
inteligencia artificial y big data en las empresas españolas.
Destaca un crecimiento significativo en la adopción de estas
tecnologías en diferentes sectores, con especial énfasis en las
grandes empresas. El informe detalla la prevalencia de la
geolocalización y las redes sociales como fuentes principales
de big data y muestra diferencias en la adopción de estas
tecnologías según el tamaño y sector de las empresas.
Además, compara la situación de España con otros países de
la Unión Europea, resaltando los avances y áreas de mejora.
Fuente: https://www.ontsi.es/sites/ontsi/files/2023-02/Brújula_IA_Big_data_2023.pdf

IA EN LA EDUCACIÓN
UNA GALAXIA DE POSIBILIDADES PEDAGÓGICAS
El documento "IA en la educación" explora el impacto y las
aplicaciones potenciales de la inteligencia artificial (IA) en el
ámbito educativo. Se centra en cómo la IA puede transformar
los métodos de enseñanza y aprendizaje, ofreciendo
personalización y adaptabilidad en las prácticas educativas.
Aborda los desafíos éticos y la importancia de un enfoque
crítico y consciente al integrar la IA en la educación. Propone
la necesidad de preparar a estudiantes y docentes para un
futuro tecnológico, destacando la IA como herramienta de
apoyo en la innovación educativa.
Fuente: https://www.uautonoma.cl/centro-de-comunicacion-de-las-ciencias/alejandria/aprendia-ia-en-educacion/

EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA
EDUCACIÓN EN ESPAÑA
El estudio "El impacto de la IA en la educación en España"
presenta un análisis sobre cómo estudiantes, profesores y
padres perciben y utilizan la inteligencia artificial (IA) en el
ámbito educativo. Revela un uso significativo de
herramientas de IA, como ChatGPT, entre estos grupos,
destacando un interés general por aprender más sobre estas
tecnologías.
El documento examina las oportunidades y desafíos que la IA
presenta para la educación, incluyendo su impacto en la
personalización del aprendizaje, el desarrollo de habilidades
críticas y la necesidad de un marco legal sobre privacidad y
uso de datos.
Fuente: https://empantallados.com/ia/

IA COMO COPILOTO:
CREANDO ORIENTACIONES DIDÁCTICAS
CON RECURSOS DIGITALES
La "Guía del docente: IA como Copiloto" aborda cómo los
educadores pueden integrar la inteligencia artificial en sus
prácticas didácticas usando recursos digitales. Propone
estrategias para emplear herramientas como ChatGPT en la
enseñanza, destacando su potencial para crear orientaciones
didácticas personalizadas.
La guía enfatiza en la importancia de adaptar el uso de IA a
los objetivos de aprendizaje, fomentando un enfoque
pedagógico centrado en el estudiante que promueva la
participación activa, el aprendizaje cooperativo, y el
desarrollo de habilidades para el siglo XXI.
Fuente https://universoabierto.org/2023/06/16/inteligencia-artificial-ia-como-copiloto-creando-orientaciones-didacticas-con-recursos-digitales/

RUMBO A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
UNA AVENTURA ALGORÍTMICA
"Rumbo a la IA: Una aventura algorítmica" es una narrativa
educativa que explora el impacto y las aplicaciones de la
inteligencia artificial (IA) a través de historias interconectadas
de personajes que navegan por el mundo de la IA.
Se enfoca en enseñanzas clave sobre la IA, incluyendo
aprendizaje automático, ética, y el potencial de la IA para
abordar problemas globales, mientras enfatiza la
importancia de la inclusión digital y la equidad.
La publicación, diseñada para ser accesible y atractiva,
busca empoderar a los lectores con un entendimiento
profundo y crítico de la IA y sus implicaciones en la sociedad.
Fuente https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000384455

CHATGPT Y LA IA
GENERATIVA: ¿CUÁLES SON
LAS OPORTUNIDADES Y
DESAFÍOS PARA LAS PYMES
El documento "ChatGPT y la IA generativa: ¿Cuáles son las
oportunidades y desafíos para las pymes?" ofrece una guía
exhaustiva sobre la IA generativa, específicamente ChatGPT,
enfocándose en su potencial para las pequeñas y medianas
empresas (pymes).
Aborda desde la introducción y definición de la IA generativa,
casos de uso, beneficios, hasta los retos, regulaciones
relevantes, y una variedad de herramientas disponibles.
Concluye destacando la importancia de adoptar estas
tecnologías de manera ética y transparente, reconociendo
tanto sus beneficios como los desafíos y riesgos asociados.
Fuente https://www.acelerapyme.gob.es/recursos/monografico/chatgpt-y-la-ia-generativa-cuales-son-las-oportunidades-y-desafios-para-las

USO RESPONSABLE
DE LA IA GENERATIVA
El documento "Uso responsable de la IA generativa" aborda
cómo las empresas pueden implementar la IA generativa de
manera ética y eficaz. Se centra en la evaluación de
oportunidades y desafíos, recomendaciones prácticas para la
implementación, y la importancia de considerar aspectos
legales y éticos.
Ofrece guías sobre la selección de herramientas, la formación
de equipos, y la gestión de riesgos, destacando la
colaboración entre diferentes actores para maximizar los
beneficios y minimizar los riesgos asociados con la IA
generativa.
Fuente https://cotec.es/proyectos-cpt/uso-responsable-de-la-inteligencia-artificial-generativa/

¿CÓMO CONTROLAR
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
El documento "Cómo controlar la Inteligencia Artificial"
elaborado por KPMG aborda la importancia de gestionar y
controlar la IA de manera transparente y ética.
Se centra en los desarrollos principales de la IA, el gobierno
corporativo, la ética, y ofrece un marco detallado para
manejar la IA, incluyendo la transparencia, comprensión de
algoritmos, y la mitigación de riesgos algorítmicos.
Propone estrategias para generar confianza en la IA,
enfatizando la necesidad de un enfoque responsable en su
adopción y operación, para asegurar la integridad, claridad,
equidad, y resiliencia de los sistemas de IA.
Fuente https://kpmg.com/ar/es/home/insights/2020/11/como-controlar-la-inteligencia-artificial.html

EL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN EDUCACIÓN EN AMÉRICA LATINA
El documento "El futuro de la Inteligencia Artificial en la
educación en América Latina" aborda cómo la IA está
transformando la educación en la región.
Se centra en la importancia creciente de la IA en todos los
niveles educativos, particularmente en la educación superior,
y examina los roles que la IA puede desempeñar, desde
mejorar el aprendizaje hasta gestionar la educación.
Además, presenta resultados de encuestas a expertos,
destacando expectativas sobre el impacto futuro de la IA y
sugiere recomendaciones para políticas públicas, como
mejorar la conectividad y desarrollar competencias digitales.
Fuente https://oei.int/oficinas/secretaria-general/publicaciones/el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-en-educacion-en-america-latina

¿CÓMO UTILIZAR CHATGPT
PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA?
El documento "Cómo utilizar ChatGPT para la investigación
científica: Creando Prompts Efectivos" por Miguel Morales-
Chan Ph.D., proporciona una guía detallada sobre el uso de
ChatGPT en el proceso de investigación científica.
El texto aborda la importancia de formular prompts efectivos
para maximizar el potencial de ChatGPT, ofreciendo ejemplos
concretos y estrategias para diferentes fases de la
investigación, como generación de temas, formulación de
hipótesis, y análisis de datos.
Además, destaca la necesidad de un enfoque ético y
responsable en el uso de herramientas de IA generativa,
incluyendo recomendaciones y buenas prácticas para
investigadores.
Fuente https://www.linkedin.com/posts/amoraleschan_cómo-utilizar-chatgpt-para-la-investigación-activity-7165789177089892352-yXBE/

CHATGPT EN EL AULA:
GUÍA PARA DOCENTES INNOVADORES
El documento "ChatGPT en el aula: Guía para Docentes
Innovadores" es una publicación de la Universidad
Tecnológica Centroamericana (UNITEC), diseñada para
ayudar a los docentes universitarios a integrar de manera
efectiva la herramienta ChatGPT en la educación superior.
Cubre temas como la introducción a ChatGPT, el diseño de
prompts eficaces, aplicaciones en la educación superior,
consideraciones éticas, y consejos para evitar consecuencias
no intencionadas.
Este recurso proporciona ejemplos prácticos y directrices
para facilitar la incorporación de esta tecnología en las
prácticas pedagógicas, resaltando su potencial para
enriquecer la experiencia educativa y preparar a los
estudiantes para un futuro digitalizado. Además, enfatiza la
importancia de un uso ético y responsable de ChatGPT en el
aula.
Fuente https://www.unitec.edu/chatgpt-salon-clases

APRENDIZAJE ILIMITADO:
POTENCIANDO. LA EDUCACIÓN
CON CHATGPT Y DALL-E
El documento "Potenciando la educación con ChatGPT y
DALL-E" es una guía que explora el uso de herramientas de
inteligencia artificial en educación.
Cubre temas como la introducción a ChatGPT, la
comprensión y diseño de prompts efectivos, y diversas
aplicaciones educativas de ChatGPT. Se enfoca en cómo
integrar ChatGPT en el aula, aborda desafíos y
consideraciones éticas en su uso, y sugiere maneras de
evaluar y obtener retroalimentación con ChatGPT.
También se incluye una sección sobre la generación de
imágenes con DALL-E y ejemplos de casos de estudio
exitosos. El documento finaliza con apéndices que incluyen
prompts educativos, preguntas frecuentes y un cuestionario
para docentes.
Fuente: https://drive.google.com/file/d/1DtJFj5zCjLem4MogNzMzYThthG83Uz8o/view

EXPLORANDO LA INFLUENCIA DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA
EDUCACIÓN DEL SIGLO XXI
El libro "Influencia de la IA en la educación" de Marcelo Ortiz se
centra en la integración de la inteligencia artificial en la
educación, abordando temas como la innovación en las
aulas, personalización del aprendizaje, y el uso de prompts en
la enseñanza.
El documento incluye ejemplos prácticos, discute los retos y
potenciales de la IA en la educación, y ofrece consejos sobre
cómo aprovechar al máximo estas tecnologías para mejorar
los procesos educativos.
Fuente: https://www.linkedin.com/posts/marceloortizc_inteligencia-artificial-en-la-educaci%C3%B3n-del-activity-7171972808267284481-2kt2

¿LAS
¿LAS
¿LAS
HERRAMIENTAS DE
HERRAMIENTAS DE
HERRAMIENTAS DE
IA COMETEN
IA COMETEN
IA COMETEN
ERRORES?
ERRORES?
ERRORES?
Una historia real

¿LAS
¿LAS
¿LAS
HERRAMIENTAS DE
HERRAMIENTAS DE
HERRAMIENTAS DE
IA PUEDEN
IA PUEDEN
IA PUEDEN
VACILARNOS Y
VACILARNOS Y
VACILARNOS Y
MENTIR?
MENTIR?
MENTIR?
Una historia real

GLOSARIO DE TÉRMINOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Fuente : AIFINDY
Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas
para pensar y actuar como humanos. Estas máquinas inteligentes pueden ser entrenadas para realizar diversas tareas
procesando grandes cantidades de datos y aprendiendo de ellos. Los sistemas de IA pueden clasificarse en dos categorías
principales: estrechos o generales. Los sistemas de IA estrechos están diseñados para realizar tareas específicas, mientras
que los sistemas de IA generales están diseñados para realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda. El
objetivo final de la investigación en IA es crear sistemas que puedan comprender, pensar y actuar de manera inteligente,
de manera que sean indistinguibles de un ser humano.
Aprendizaje por refuerzo
Un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a través de la prueba y error interactuando con su
entorno y recibiendo recompensas o castigos por sus acciones.
Ajuste de hiperparámetros
El proceso de ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático que se establecen antes del
entrenamiento, con el fin de mejorar su rendimiento.
Anotación de imágenes
El proceso de etiquetar o anotar imágenes con información relevante, como clases de objetos o cuadros delimitadores.
Aprendizaje automático
Un método de entrenamiento de algoritmos utilizando grandes cantidades de datos y permitiendo que el algoritmo
aprenda y mejore por sí mismo sin programación explícita.

Fuente : AIFINDY
Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana
Una técnica de aprendizaje automático en la que un sistema de inteligencia artificial (IA) aprende a partir de la
retroalimentación o recompensas proporcionadas por un usuario o entrenador humano.
Agrupamiento
El proceso de agrupar puntos de datos juntos en función de la similitud o las características comunes.
Afinamiento
Una técnica de aprendizaje automático que implica ajustar los hiperparámetros o parámetros de un modelo
preentrenado en un nuevo conjunto de datos para optimizar su rendimiento para una tarea específica. El afinamiento se
utiliza comúnmente cuando se dispone de un modelo preentrenado para una tarea relacionada, pero los datos
disponibles para la nueva tarea son limitados o la tarea objetivo es ligeramente diferente de la tarea original.
Aprendizaje en conjunto
Una técnica de aprendizaje automático en la que se entrenan y combinan múltiples modelos para hacer predicciones,
con el objetivo de mejorar el rendimiento general del modelo.
Aproximación de función
El uso de una función para aproximar la función de valor o la política en un problema de aprendizaje por refuerzo,
cuando los espacios de estado o acción son demasiado grandes para representarse explícitamente.
Árbol de decisiones
Una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo utilizado para tomar decisiones basadas en una serie de divisiones
binarias.

Fuente : AIFINDY
Autocodificador variacional
Un tipo de modelo generativo que consiste en una red codificadora que mapea los datos de entrada a una
representación latente y una red decodificadora que mapea la representación latente de nuevo al espacio de datos
original.
Aprendizaje por diferencia temporal
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza el error de diferencia temporal, la diferencia entre las recompensas
futuras estimadas y las recompensas reales, para actualizar la función de valor de acción.
Algoritmos genéticos
Un algoritmo de búsqueda que utiliza principios de la evolución natural, como la reproducción, la mutación y la
selección, para encontrar soluciones a problemas.
Aprendizaje profundo
Un subcampo del aprendizaje automático que implica el entrenamiento de redes neuronales multicapa para aprender y
tomar decisiones por sí mismas.
Autoencoder
Un tipo de red neuronal utilizado para la reducción de dimensionalidad y el aprendizaje de características, que consta de
un codificador y un decodificador que aprenden a comprimir y reconstruir datos, respectivamente.
Bagging
Una técnica de conjunto de aprendizaje automático en la que se entrenan múltiples modelos en diferentes subconjuntos
aleatorios de los datos de entrenamiento y se combinan para hacer predicciones, con el objetivo de reducir la varianza y
mejorar la generalización del modelo.

Fuente : AIFINDY
Big data
Conjuntos grandes de datos que pueden ser analizados y utilizados para obtener información y tomar decisiones
informadas.
Boosting
Una técnica de conjunto de aprendizaje automático en la que los modelos débiles se combinan para formar un modelo
fuerte, con el objetivo de mejorar la precisión general de la predicción.
Clasificación de imágenes
El proceso de asignar una imagen a una o más categorías o clases predefinidas.
Clasificador de Bayes ingenuo
Un algoritmo de aprendizaje automático utilizado para tareas de clasificación basadas en el teorema de Bayes de
probabilidad.
Colorización de imagen
El proceso de agregar colores a una imagen en escala de grises.
Computación evolutiva
Un conjunto de algoritmos que utilizan principios de la evolución natural, como la reproducción, la mutación y la
selección, para encontrar soluciones a problemas.
Compromiso exploración-explotación
La tensión en el aprendizaje por refuerzo entre explorar nuevas acciones y explotar las acciones conocidas y buenas, para
equilibrar los objetivos de aprendizaje y de maximización de recompensas del agente.

Fuente : AIFINDY
ChatGPT
Un chatbot de OpenAI construido sobre su modelo de lenguaje grande GPT3.5, entrenado con datos públicos.
Clasificación
El proceso de categorizar datos en clases o grupos predefinidos.
Computación cognitiva
El desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia similar a la
humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
Detección de objetos
El proceso de identificar y localizar objetos en una imagen o video.
Espacio de acción
El conjunto de todas las posibles acciones que un agente puede tomar en un problema de aprendizaje por refuerzo.
Entrenamiento
El entrenamiento se refiere al proceso de aprendizaje a partir de datos para mejorar el rendimiento de un modelo o
sistema. El entrenamiento es una parte fundamental del aprendizaje automático y implica alimentar a un modelo con un
conjunto de datos y ajustar sus parámetros o pesos para optimizar su rendimiento para una tarea específica.
Estandarización
El proceso de transformar los valores de una característica o un conjunto de datos para tener una media cero y una
varianza unitaria.

Fuente : AIFINDY
Espacio de estado
El conjunto de todos los estados posibles en un problema de aprendizaje por refuerzo.
Evaluación del modelo
El proceso de medir el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático en una tarea específica, utilizando métricas
como precisión, precisión y recuperación.
Episodio
La secuencia de estados, acciones y recompensas que un agente experimenta en un problema de aprendizaje por
refuerzo antes de llegar a un estado terminal.
Función de recompensa
La función que define la recompensa o el castigo que un agente recibe por sus acciones en un problema de aprendizaje
por refuerzo.
Función de valor óptimo
La función de valor que corresponde a la política óptima en un problema de aprendizaje por refuerzo.
Factor de descuento
El factor por el cual se descuentan las recompensas futuras en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo, para equilibrar el
compromiso entre las recompensas a corto y largo plazo.
GAN
Un tipo de modelo generativo que consta de dos redes neuronales que compiten, un generador y un discriminador, que
aprenden a generar y reconocer datos sintéticos, respectivamente.

Fuente : AIFINDY
GPT
Un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI que utiliza la arquitectura de transformador y el aprendizaje
auto-supervisado para generar texto similar al humano.
Generación de imágenes
El proceso de crear nuevas imágenes sintéticas utilizando técnicas de inteligencia artificial.
Heurísticas
Un método de resolución de problemas que implica encontrar una solución a través de ensayo y error y aprendizaje a
partir de experiencias pasadas.
Inferencia
El proceso de deducir conclusiones a partir de premisas utilizando el razonamiento lógico.
Iteración de valor
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que implica mejorar iterativamente la función de valor hasta que converge a la
función de valor óptima.
Iteración de política
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que implica alternar entre evaluar la política actual y mejorarla en función de la
función de valor aprendida.
Implementación del modelo
El proceso de hacer un modelo de aprendizaje automático disponible para su uso en entornos de producción, como
implementarlo en un servidor web o integrarlo en una aplicación.

Fuente : AIFINDY
Inpainting
El proceso de reparar o rellenar partes dañadas o faltantes de una imagen.
Ingeniería de características
El proceso de seleccionar y crear características informativas y relevantes a partir de datos en bruto para su uso en un
modelo de aprendizaje automático.
K-means
Un algoritmo de aprendizaje no supervisado utilizado para agrupar puntos de datos en un número predefinido de
clústeres.
Lógica difusa
Una forma de lógica matemática que permite la incertidumbre y la imprecisión en la entrada y salida de un sistema.
Mejora de imagen
El proceso de mejorar la calidad visual de una imagen, como aumentar su contraste o eliminar el ruido.
Modelo generativo
Un modelo de aprendizaje automático que aprende la distribución subyacente de los datos y puede generar muestras
nuevas y sintéticas de ella.
Minería de datos
El proceso de extraer patrones y conocimientos útiles de grandes conjuntos de datos.

Fuente : AIFINDY
Modelo de lenguaje
Un modelo estadístico utilizado en inteligencia artificial para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras o
tokens en un idioma. Los modelos de lenguaje se utilizan comúnmente en tareas de procesamiento del lenguaje natural
para generar texto coherente y apropiado.
Modelo de lenguaje grande
Un modelo estadístico grande en inteligencia artificial que se entrena en un conjunto de datos muy grande de texto y
utiliza técnicas de aprendizaje automático para aprender los patrones y la estructura del lenguaje. Los modelos de
lenguaje grandes se utilizan comúnmente para tareas como la generación de lenguaje, la traducción automática y la
clasificación de texto, y son capaces de generar texto similar al humano con un alto grado de coherencia y fluidez.
Máquina de vectores de soporte
Un algoritmo de aprendizaje automático utilizado para tareas de clasificación y regresión.
Modelo de texto a imagen
Un sistema de aprendizaje automático que genera imágenes basadas en descripciones de lenguaje natural.
Modelo
Un modelo es una representación de un problema o un sistema que se puede utilizar para hacer predicciones, decisiones
o aprender patrones en los datos. Los modelos son una parte fundamental del aprendizaje automático y se utilizan para
realizar diversas tareas, como clasificación, regresión, agrupamiento o reducción de dimensionalidad. Los modelos
pueden entrenarse en un conjunto de datos utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático, como aprendizaje
supervisado, aprendizaje no supervisado o aprendizaje por refuerzo, para aprender las relaciones y patrones en los datos
y hacer predicciones o decisiones basadas en ellos.

Fuente : AIFINDY
Método de Monte Carlo
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza el muestreo aleatorio para estimar la función de valor o la política
óptima.
Máquina tragaperras de brazos múltiples
Un problema de aprendizaje por refuerzo en el que un agente debe elegir entre un conjunto de acciones, cada una con
una distribución de recompensa desconocida, y aprender cuáles son las más gratificantes a través de la prueba y error.
Normalización
El proceso de escalar los valores de una característica o un conjunto de datos a un rango común, como [0, 1] o [-1, 1].
Ontología
Un sistema que representa las relaciones y categorías dentro de un dominio particular de conocimiento.
Proceso de recompensa de Markov
Un proceso de decisión de Markov que solo tiene un componente de recompensa, sin ninguna toma de decisiones
involucrada.
Planificación
El proceso de determinar un curso de acción para lograr un objetivo específico.
Preprocesamiento
El proceso de preparar los datos para su uso en un modelo de aprendizaje automático, que incluye la limpieza,
transformación y escalado de los datos.

Fuente : AIFINDY
Política óptima
La política que maximiza la recompensa acumulada esperada en un problema de aprendizaje por refuerzo.
Procesamiento del lenguaje natural
La capacidad de una computadora para entender, interpretar y generar lenguaje humano.
Proceso de decisión de Markov
Un marco matemático utilizado en el aprendizaje por refuerzo para modelar el proceso de toma de decisiones de un
agente en un entorno secuencial e incierto.
Programación dinámica
Un método para resolver problemas de optimización dividiéndolos en subproblemas más pequeños y almacenando las
soluciones a estos subproblemas en una tabla o matriz.
Preprocesamiento de imágenes
El proceso de preparar las imágenes para su uso.
Propiedad de Markov
La propiedad de un estado en un proceso de decisión de Markov que dice que el futuro es independiente del pasado,
dada la situación actual.
Q-learning
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que aprende una función de valor de acción, también conocida como función
Q, que estima las recompensas futuras esperadas para cada acción en un estado dado.
Reconocimiento de patrones
La capacidad de identificar patrones o regularidades en los datos.

Fuente : AIFINDY
Razonamiento
El proceso de llegar a conclusiones basadas en evidencia y argumentos lógicos.
Red neuronal recurrente
Un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos secuenciales, utilizando conexiones de
retroalimentación para permitir que la red recuerde y utilice información pasada.
Reducción de dimensionalidad
El proceso de reducir el número de características o dimensiones en un conjunto de datos mientras se preserva tanta
información como sea posible.
Reconocimiento facial
El proceso de identificar y verificar individuos en función de sus rasgos faciales.
Red generativa adversarial
Un tipo de red neuronal que consta de dos redes neuronales que compiten, un generador y un discriminador, que
aprenden a generar y reconocer datos sintéticos, respectivamente.
Restauración de imagen
El proceso de reparar o restaurar una imagen degradada o dañada.
Recuperación de imagen
El proceso de buscar y recuperar imágenes de una gran base de datos en función de su contenido visual.
Representación del conocimiento
La forma en que se codifica y almacena el conocimiento en un sistema informático.

Fuente : AIFINDY
Red neuronal
Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático modelado según la estructura y función del cerebro humano, que
consiste en capas de "neuronas" interconectadas que pueden procesar y transmitir información.
Regresión
Una técnica de aprendizaje automático utilizada para predecir un valor numérico continuo en función de un conjunto de
características de entrada.
Robótica
El estudio y la aplicación de robots y automatización.
Red neuronal artificial
Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático modelado sobre la estructura y función del cerebro humano, que
consiste en capas de "neuronas" interconectadas que pueden procesar y transmitir información.
Red neuronal convolucional
Un tipo de red neuronal diseñada específicamente para tareas de reconocimiento de imágenes y video, utilizando capas
convolucionales para aprender y reconocer patrones en los datos.
Sueño profundo
Una técnica de generación de imágenes desarrollada por Google que utiliza una red neuronal convolucional para generar
imágenes oníricas amplificando las características de la red.
Subajuste
Una condición en la que un modelo de aprendizaje automático funciona mal tanto en los datos de entrenamiento como
en los nuevos y no vistos, debido a que es demasiado simple e incapaz de capturar los patrones subyacentes en los datos.

Fuente : AIFINDY
Sistema experto
Un programa informático que utiliza técnicas de inteligencia artificial para imitar las habilidades de toma de decisiones
de un experto humano en un campo específico.
Selección de características
El proceso de elegir un subconjunto de las características más relevantes de un conjunto más grande de características
para su uso en un modelo de aprendizaje automático.
Subtítulo de imagen
El proceso de generar una descripción en lenguaje natural de una imagen.
Segmentación de imagen
El proceso de dividir una imagen en múltiples regiones o segmentos, cada uno representando un objeto o fondo
diferente.
Selección del modelo
El proceso de elegir el mejor modelo entre un conjunto de modelos candidatos para una tarea determinada.
Stable Diffusion
La Stable Diffusion es un modelo de texto a imagen basado en el aprendizaje profundo que puede generar imágenes
altamente detalladas basadas en descripciones de texto.
Sobreajuste
Una condición en la que un modelo de aprendizaje automático funciona bien en los datos de entrenamiento pero mal en
datos nuevos y no vistos, debido a que es demasiado complejo y se ajusta al ruido en los datos de entrenamiento.

Fuente : AIFINDY
Súper-resolución
El proceso de aumentar la resolución de una imagen o video rellenando los detalles faltantes.
SARSA
Un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que aprende una función de valor de acción utilizando la recompensa
esperada y el valor de la siguiente acción, en lugar de la recompensa final como en Q-learning.
Traducción de imagen a imagen
El proceso de convertir una imagen de un dominio a otro, como traducir una fotografía a una pintura o un boceto.
Transición de estado
El movimiento del agente de un estado a otro estado en un problema de aprendizaje por refuerzo, basado en una acción
y las probabilidades de transición del entorno.
Transferencia de estilo
El proceso de transferir el estilo de una imagen a otra imagen, manteniendo el contenido de la segunda imagen.
Trayectoria
La secuencia de estados y acciones que sigue un agente en un problema de aprendizaje por refuerzo.

Fuente : AIFINDY
Transferencia de aprendizaje
Una técnica de aprendizaje automático en la que se ajusta o adapta un modelo entrenado en una tarea para una tarea
relacionada.
Validación cruzada
Una técnica de evaluación de modelos en la que los datos de entrenamiento se dividen en múltiples pliegues, y el
modelo se entrena y evalúa en cada pliegue para obtener una estimación de su rendimiento de generalización.
Visión por computadora
La capacidad de una computadora para interpretar y comprender datos visuales del mundo, como imágenes y video.
Web semántica
Una extensión de la World Wide Web que permite a las máquinas comprender el significado de los datos en la web.

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