Cursos y videos de IA, en cinco pasos

Muestra cómo hacerle a ChatGPT una primera pregunta escribiendo o hablando, leer la respuesta y hacer una pregunta de seguimiento para que la simplifique, con un recordatorio para verificar los consejos importantes.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Explica con palabras sencillas cómo se entrena un chatbot de IA y cómo construye una respuesta palabra a palabra, y luego da cuatro hábitos para obtener mejores resultados.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Presenta la IA generativa y lo que la distingue de la IA anterior: crea texto, imágenes y otros contenidos nuevos en lugar de solo analizar lo que ya existe.

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Explica de forma sencilla cómo los chatbots como ChatGPT aprenden de grandes cantidades de texto para generar respuestas, y se pregunta si eso equivale a inteligencia real.

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Repasa lo que las herramientas de IA generativa actuales hacen bien y lo que no en este momento, y dónde están sus límites.

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Explica cómo encajan unos dentro de otros la IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, los modelos fundacionales y la IA generativa, y cómo evolucionó el campo de uno a otro.

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Recorre unos 70 años de IA, desde los primeros programas y los sistemas expertos, pasando por el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, hasta la IA generativa y los agentes de IA.

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El primer módulo del curso AI Essentials de Google: qué son la IA y el aprendizaje automático, cómo funciona la IA generativa y qué hacen bien y qué no estas herramientas.

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Muestra cómo, al decir qué necesitas, para quién es y qué tipo de respuesta quieres, una pregunta vaga se convierte en una útil, y cómo ajustar la respuesta sin empezar de cero.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Muestra cómo preguntar a ChatGPT por una factura de suministros sin compartir datos personales, y cómo reconocer cuándo una respuesta debe comprobarse en otra parte.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Explica dos motivos habituales por los que una IA puede sonar segura y aun así equivocarse (inventar hechos y darte la razón con demasiada facilidad) y cuatro hábitos para comprobar sus respuestas.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Trata el discernimiento: juzgar si lo que te da un asistente de IA, y cómo se comporta por el camino, es preciso y útil para tu tarea.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Explica qué significa la alucinación en los modelos de IA, por qué puede ocurrir y cómo detectarla en tus propias conversaciones.

No se necesita experiencia · comprobado el 2026-10-10

Explica paso a paso cómo crear un proyecto en Claude, añadir una base de conocimiento, escribir instrucciones del proyecto y compartirlo con compañeros para que el contexto se mantenga entre chats.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

Ingenieros de prompts de Anthropic hablan de qué hace bueno a un ingeniero de prompts, cómo perfeccionar prompts, la honestidad, los roles y las metáforas en los prompts, y cómo puede cambiar la forma de escribir prompts.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

Un recorrido largo y lleno de ejemplos por cómo un investigador de IA usa los asistentes de chat: elegir un modelo, cuándo usar los modos de razonamiento, la búsqueda web, la subida de archivos, el análisis de datos, la voz y las imágenes.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

Andrew Ng muestra cómo usar herramientas de chat de IA para obtener respuestas con fuentes mediante la búsqueda web y deep research, para recibir comentarios y escribir, y para crear sitios web y aplicaciones sencillos sin código.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

El equipo de IA aplicada de Anthropic construye paso a paso un prompt para una tarea de reclamaciones de seguros de coche: contexto de la tarea, tono, datos de referencia, ejemplos, estructura XML, formato de salida y prefill.

Técnico · comprobado el 2026-10-10

Presenta cómo los estudiantes pueden usar Gemini como ayudante de estudio para entender materias difíciles, investigar y redactar trabajos y poner a prueba argumentos, y cómo usarlo de forma responsable.

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Una persona de marketing de OpenAI reúne documentación del producto, investigación y notas de reuniones en el borrador de una entrada de blog de lanzamiento que sigue una plantilla fija, y luego lo revisa y lo actualiza a medida que cambian los detalles.

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Muestra cómo Khanmigo hace de tutor de los estudiantes sin darles las respuestas, ayuda a los docentes a planificar y diferenciar las clases, y qué ofrece a los responsables de centros y distritos escolares.

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Un video corto para estudiantes y familias sobre cómo funciona la IA y cómo pensar de forma crítica sobre ella al usarla para las tareas escolares.

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Muestra a docentes de primaria y secundaria (K-12) cómo Gemini for Education adapta las explicaciones con analogías y crea materiales con andamiaje, con una clase de 5.º grado sobre el efecto invernadero.

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Muestra cómo Copilot en Outlook redacta un correo a partir de un prompt breve, responde preguntas sobre correos anteriores y revisa la gramática y el tono antes de enviar. Requiere un plan de Microsoft 365 con Copilot.

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Lección 1 del AI Boost Bootcamp de Google: dónde aparece Gemini en las aplicaciones de trabajo de Google, y una fórmula de prompt en cuatro partes (rol, tarea, formato, contexto).

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Muestra a Copilot haciendo varios cambios en una hoja de cálculo de presupuesto en Excel y recalculándola, todo con tu aprobación, mientras Copilot localiza las celdas que hay que ajustar.

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Muestra a los estudiantes cómo escribir prompts para que Gemini haga de tutor, asistente de investigación o compañero de debate, y cómo adaptar sus respuestas a su propio estilo de aprendizaje.

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Recorre el agente Study and Learn de Copilot, que guía a los estudiantes paso a paso con preguntas y actividades de práctica en lugar de darles las respuestas, y cómo pueden usarlo los docentes.

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Un curso de Google sobre el uso de la IA en el trabajo diario: cómo funciona la IA, cómo escribir y perfeccionar prompts, generar ideas con Gemini, usarlo dentro de Google Workspace y convertirlo en un hábito.

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Una sesión para docentes sobre el uso responsable de la IA en clase: datos y privacidad del alumnado, derechos de autor, salvaguardas en el aula, desinformación y sesgos en los sistemas de IA.

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Cuatro empleados de Anthropic vinculados a la educación hablan de los beneficios y riesgos de la IA en el aprendizaje, de cómo deberían abordarla estudiantes y docentes y de lo que aún es incierto.

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Un recorrido breve por ChatGPT Work: conectar tus herramientas y archivos de trabajo, configurar tareas programadas y encargar a ChatGPT tareas de marketing y de análisis de datos para que las lleve a término.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

Muestra a Claude in Excel explicando fórmulas entre pestañas con citas a nivel de celda y actualizando supuestos sin alterar las fórmulas existentes.

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Usa Gemini, junto con NotebookLM, en la fase de planificación de un proyecto para pasar de una página en blanco a un plan de proyecto.

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Muestra Copilot en las reuniones de Teams: notas de IA con decisiones y tareas pendientes, interpretación en directo entre idiomas y resúmenes en audio y video para ponerse al día.

Algo de experiencia · comprobado el 2026-10-10

El equipo de productos educativos de Microsoft hace una demostración del Teach Module de Microsoft 365 Copilot: crear planes de clase, cuestionarios y tarjetas de estudio, y adaptar material existente.

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David Malan explica cómo el CS50 de Harvard creó herramientas de IA, entre ellas un tutor en forma de patito de goma que guía a los estudiantes hacia las respuestas en lugar de dárselas, y cómo se implantaron las herramientas.

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Explica la generación aumentada por recuperación (RAG): hacer que un modelo de lenguaje consulte fuentes actuales y fiables antes de responder, para que las respuestas estén más actualizadas y sean incorrectas con menos frecuencia.

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Crea un agente de IA sencillo con Gemini 3 Pro y el Agent Development Kit de Google que puede buscar en la web, luego lo ejecuta en una interfaz web y observa cómo razona.

Técnico · comprobado el 2026-10-10

Miembros del equipo de Claude Code de Anthropic muestran cómo trabajan con el agente de programación: le dan objetivos en lugar de tareas sueltas, ejecutan rutinas en remoto y dejan que revise su propio trabajo.

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Ingenieros de Anthropic explican de dónde surgió el Model Context Protocol, los servidores y registros MCP remotos, y cómo usar MCP junto con la API de Claude.

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Personal de OpenAI muestra cómo crear agentes de larga duración con el Agents SDK actualizado, que inspeccionan archivos, ejecutan comandos y editan código en tareas de varios pasos.

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Configuración paso a paso del agente de programación Codex de OpenAI: instalar la herramienta de línea de comandos y la extensión de VS Code, escribir un archivo Agents.md, patrones de prompts y conectar herramientas mediante MCP.

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Enseña el desarrollo guiado por especificaciones: escribir una constitución del proyecto y especificaciones en markdown para que un agente de programación construya lo que pediste, también en una base de código heredada ya existente.

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Diez lecciones sobre agentes de IA: qué son, cómo elegir un framework, principios de diseño, uso de herramientas, RAG agéntico, planificación, sistemas multiagente y despliegue, con ejemplos de código.

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Curso práctico sobre cómo conectar un modelo a tus propios datos con generación aumentada por recuperación (embeddings, búsqueda vectorial) y luego enlazar herramientas y servicios mediante servidores MCP.

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Una breve introducción visual a cómo los grandes modelos de lenguaje predicen la siguiente palabra, cómo se entrenan con enormes cantidades de texto y la idea básica de los transformers.

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Construye una red neuronal que reconoce dígitos escritos a mano y muestra con animaciones qué son las neuronas, las capas, los pesos y los sesgos, y las matemáticas que los relacionan.

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Recorrido visual por cómo fluyen los datos en un transformer: los tokens se convierten en vectores de embedding, las capas de atención y de perceptrón los actualizan y softmax da las probabilidades de la siguiente palabra.

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Clase del CS50 de Harvard sobre IA generativa y prompts, y después árboles de decisión, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, grandes modelos de lenguaje y alucinaciones.

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Una charla larga para todos los públicos sobre cómo se construyen modelos como ChatGPT: texto de internet, tokens, preentrenamiento, convertir un modelo en asistente, aprendizaje por refuerzo y por qué se inventan cosas.

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Primera clase de la introducción al aprendizaje profundo del MIT de 2026: perceptrones, funciones de activación, entrenamiento con descenso de gradiente y retropropagación, y cómo limitar el sobreajuste.

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Primera clase del CS336 de Stanford (Percy Liang, Tatsunori Hashimoto): por qué crear modelos de lenguaje desde cero, el plan del curso y cómo los tokenizadores como BPE dividen el texto.

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Andrej Karpathy escribe un GPT pequeño en PyTorch, construye la autoatención y el Transformer pieza a pieza y lo entrena con el conjunto de datos Tiny Shakespeare.

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Construye micrograd, un pequeño motor de diferenciación automática en Python, para mostrar cómo la retropropagación calcula los gradientes, y luego lo usa para entrenar una pequeña red neuronal.

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El curso CS50 AI de Harvard completo en un solo video: búsqueda, conocimiento, incertidumbre, optimización, aprendizaje automático, redes neuronales y lenguaje, con proyectos en Python.

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