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El Programa de Desarrollo Profesional y Personal acoge cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio por la UNED. Cada curso se impartirá en una de las siguientes categorías: Experto/a Profesional, Enseñanza Abierta, Actualización Profesional y atienden una demanda de formación en respuesta a las necesidades e intereses del mundo del trabajo. Sus cursos estarán promovidos por la UNED o entidades sociales y económicas que busquen el apoyo académico de la Universidad para la mejor calidad de sus acciones de formación y promoción de sus colectivos laborales y profesionales.

Requisitos de acceso: no hay requisitos mínimos de acceso, salvo los específicos de cada curso establecidos por su director.

Para seguir este curso es necesario contar con acceso a internet y ordenador personal preparado para poder mantener sesiones de teams y acceso a internet para poder usar recursos que se encuentran en internet. Por tanto es necesario ser usuario de ordenadores.

Este curso está diseñado para que cualquier persona, sin necesidad de conocimientos previos en tecnología, pueda entender y utilizar la Inteligencia Artificial Generativa de forma práctica y sencilla. A través de explicaciones claras, ejemplos reales y ejercicios guiados en entornos tipo playground, aprenderás a usar la IA como una herramienta útil para tu trabajo, tus estudios o tus proyectos personales. No necesitas saber programar: aprenderás paso a paso cómo funciona y cómo sacarle partido desde el primer día. Al completar este curso, podrás:

1. Comprender de forma clara qué es la IA Generativa y cómo funciona, incluyendo los conceptos fundamentales y la arquitectura básica de los modelos actuales (como los Transformers), explicados de manera accesible y sin tecnicismos innecesarios.
2. Aprender a comunicarte eficazmente con la IA mediante técnicas sencillas de ingeniería de prompts. Sabrás cómo formular instrucciones claras para obtener mejores resultados, utilizando estrategias prácticas como zero-shot, few-shot o Chain of Thought, aplicables en situaciones reales.
3. Utilizar herramientas de IA para generar y transformar contenido en distintos formatos, como texto, imágenes y audio, descubriendo aplicaciones concretas en productividad, creatividad, educación y comunicación.
4. Entender los aspectos éticos y sociales de la IA, incluyendo sesgos, privacidad de datos y uso responsable, para que puedas emplear estas tecnologías con criterio y seguridad.

Al finalizar, no solo habrás perdido el miedo a la Inteligencia Artificial, sino que la incorporarás como una aliada en tu día a día, con confianza y autonomía.

El temario que se abordará es el siguiente:  

1. Fundamentos de la IA generativa: arquitectura Transformer. Este módulo introduce la arquitectura Transformer, que constituye la base de los modelos generativos modernos. Se explicará de forma conceptual cómo los modelos de lenguaje generan texto a partir de secuencias de palabras o tokens y cómo aprenden patrones estadísticos a partir de grandes cantidades de datos. 

2. Introducción a la ingeniería de prompts. Este módulo introduce el concepto de prompt engineering, es decir, el diseño de instrucciones eficaces para interactuar con modelos generativos. Se explicará cómo formular preguntas y tareas para obtener respuestas más precisas y útiles. Se abordarán estrategias básicas como la definición de contexto, la especificación de roles, la estructuración de instrucciones y el uso de ejemplos. Además, se presentarán buenas prácticas para mejorar la calidad de las respuestas generadas por los modelos. 

3. IA generativa aplicada a texto. Se explorarán las aplicaciones de la IA generativa en la creación y análisis de texto. El módulo mostrará cómo utilizar modelos de lenguaje para tareas como redacción asistida, resumen de documentos, generación de ideas, traducción, análisis de información y apoyo a procesos creativos o académicos. También se discutirán las limitaciones actuales de estos sistemas, como posibles errores, sesgos o generación de información incorrecta.

4. IA generativa multimodal. Introducción a los sistemas de IA capaces de trabajar con múltiples tipos de información, como texto, imágenes, audio o vídeo. Se explicará cómo funcionan los modelos multimodales y qué tipo de tareas permiten realizar, como generación de imágenes a partir de texto, análisis de imágenes o creación de contenidos visuales. El módulo incluirá ejemplos de herramientas actuales y mostrará cómo combinar diferentes modalidades para ampliar las posibilidades de uso. 

5. Impacto ético y social. Análisis de los principales desafíos éticos, sociales y legales asociados al uso de la inteligencia artificial generativa. Se abordarán cuestiones como los sesgos en los datos, la fiabilidad de la información generada, los derechos de autor, la privacidad y el impacto en el empleo y la educación. También se presentarán principios y recomendaciones para un uso responsable y crítico de estas tecnologías. 

6. Casos de uso. Presentación de ejemplos prácticos de aplicación de la IA generativa en distintos ámbitos, como educación, investigación, comunicación, empresa o creación de contenidos. A través de demostraciones y ejercicios sencillos se mostrará cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo reales. El objetivo es que los participantes identifiquen oportunidades de uso en su propio contexto profesional o académico.

1. Fundamentos de la IA generativa: arquitectura Transformer.

2. Introducción a la ingeniería de prompts

3. IA generativa aplicada a textoSe 

4. IA generativa multimodal

5. Impacto ético y social

6. Casos de uso 

El curso tiene un enfoque eminentemente práctico y está diseñado para que aprendas haciendo, de manera progresiva y acompañada. La formación combina:

• Sesiones online en directo, donde se explicarán los conceptos de forma clara y aplicada, con demostraciones prácticas del uso de herramientas de IA generativa.
• Grabación de todas las sesiones, para que puedas revisarlas cuando quieras y avanzar a tu propio ritmo si no puedes asistir en directo.
• Ejercicios prácticos guiados, que te permitirán aplicar inmediatamente lo aprendido en entornos tipo playground, experimentando con generación de texto, imágenes y audio.
• Materiales de apoyo y repaso,

Para superar el curso, los participantes deberán realizar un trabajo final práctico, en el que aplicarán los conocimientos adquiridos a un caso real o proyecto sencillo, demostrando que saben utilizar la IA generativa de forma efectiva y responsable. El enfoque es accesible, progresivo y orientado a resultados: no se requieren conocimientos técnicos previos, solo interés por aprender y experimentar con nuevas herramientas digitales.

Iniciación

Duración: del martes 1 de diciembre de 2026 al viernes 30 de abril de 2027.

Dedicación: 125 horas.

Director/a

Colaboradores externos

7.1 Material disponible en la plataforma virtual

Todo el material utilizado se distribuirá a través de la plataforma virtual

La atención a los estudiantes se realizará a través de la plataforma Ágora. También se podrá contactar con el equipo docente enviando las consultas por correo electrónico a

Salvador Ros  email:- sros@scc.uned.es.

Durante el curso se programarán sesiones por teams que se informarán en el curso virtual.

Criterios de Evaluación La evaluación del curso se basará en la participación activa y en la realización satisfactoria del trabajo final práctico. 1. Participación y realización de actividades prácticas (30%)

• Realización de los ejercicios propuestos durante el curso.
• Aplicación correcta de las técnicas básicas de prompting.
• Participación en las sesiones síncronas (en directo) o visualización posterior de las grabaciones.

2. Trabajo final práctico (70%)

El trabajo final consistirá en el desarrollo de un pequeño proyecto aplicado en el que el participante deberá demostrar que sabe utilizar herramientas de IA generativa de manera adecuada y efectiva. Se valorará especialmente:

• Comprensión conceptual: capacidad para explicar de forma sencilla qué herramientas se han utilizado y por qué.
• Aplicación práctica: uso correcto de técnicas de prompting (zero-shot, few-shot, Chain of Thought, etc.).
• Calidad del resultado generado (texto, imagen o audio), en coherencia con el objetivo planteado.
• Capacidad de reflexión crítica: identificación de posibles limitaciones, sesgos o consideraciones éticas en el uso de la IA.
• Claridad en la presentación del trabajo.

Para superar el curso será necesario obtener al menos el 50% de la puntuación total y entregar el trabajo final en el plazo establecido. La evaluación tendrá un carácter práctico y formativo, orientado a comprobar que el participante puede utilizar la IA generativa con autonomía, criterio y responsabilidad.

Precio de matrícula: 450,00 €.

11.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: ea-ps@adm.uned.es.

Del 7 de septiembre al 27 de noviembre de 2026.

Negociado de Enseñanza Abierta.