Universitat Internacional de Catalunya

IA Aplicada a la Publicitat

IA Aplicada a la Publicitat
3
15504
4
Primer semestre
op
Llengua d'impartició principal: català

Altres llengües d'impartició: anglès, castellà

Professorat


Dr. BUHIGAS CARDÓ, Pere - pbuhigas@uic.es

pbuhigas@uic.es

Presentació

L'assignatura d'Introducció a la Intel·ligència Artificial ofereix una exploració pràctica i multidisciplinària d'aquest camp, dirigida a estudiants sense coneixements tècnics previs. Amb un enfocament en la comprensió profunda de la IA i la capacitat per comunicar-se amb experts, l'assignatura aborda la història, les oportunitats i els reptes de la IA, així com les seves aplicacions en la transformació digital i la ciència de dades. El caràcter transversal d'aquesta assignatura la fa adequada per a estudiants de grau de qualsevol àrea de coneixement. El curs està dissenyat per proporcionar tant les eines més innovadores com una comprensió general dels principis bàsics de la IA, les seves aplicacions concretes en diferents àmbits i els reptes ètics que comporta.

Al final del programa acadèmic, els participants estaran habilitats per anticipar els canvis que les tecnologies de la IA instauraran en el seu entorn, així com entendran com reaccionar de manera apropiada, aprofitant aquestes tecnologies al seu benefici. L'assignatura també abordarà els reptes reguladors i ètics que envolten les tecnologies de la IA, capacitant els participants per avaluar-ne la pertinència en el context dels seus respectius àmbits.

Objectius

  • Proporcionar la base d'una formació integral sobre la intel·ligència artificial i el seu paper en la transformació digital.

  • Fomentar el desenvolupament de les competències per treballar en data science i computational thinking, incloent-hi conceptes de programació.

  • Instruir l'alumnat per explorar motors de cerca, Machine Learning i Large Language Models (LLM).

  • Proveir una formació per al desenvolupament d'habilitats en processament de continguts, verificació d'informació i ètica en l'ús de la IA.

  • Proporcionar una formació que permeti a l'alumnat analitzar els reptes ètics i socials associats a la tecnologia.

  • Disposar d'habilitats que ofereixin una avantatge significativa en el mercat laboral.

Resultats d’aprenentatge de l’assignatura

Els estudiants, en finalitzar l'assignatura, seran capaços de:

Coneixement

  • Discriminar les fonts fiables d'informació sobre la IA.

  • Tenir consciència del repte social que suposa la IA.

Habilitats

  • Gestionar informació i automatitzar processos per aconseguir una major eficiència i productivitat en l'ús de dades i tasques.

  • Identificar i avaluar l'ètica i la legalitat en l'ús de la Intel·ligència Artificial i altres tecnologies.

  • Utilitzar eines d'IA Generativa.

  • Determinar per a cada circumstància les millors eines de verificació d'informació.

Competència

  • Aplicar coneixements d'IA en entorns professionals específics.

  • Investigar i avaluar noves tecnologies d'IA.

Continguts

  1. INTRODUCCIÓ A LA INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL

  • Coneixement de la IA: Definicions i paradigmes

  • Evolució històrica, oportunitats i desenvolupaments recents

  • Desenvolupament de la IA generativa

  • Transformació digital, Data Science i Computational Thinking

  • Estadística i programació per entendre la IA

  • Institucions i empreses líders en el desenvolupament de la IA

  1. GENERACIÓ D'INFORMACIÓ

  • Motors de cerca

  • Utilitats de Google i Bing

  • Estratègies per a la cerca i anàlisi d'informació

  • Aprenentatge automàtic i models de llenguatge

    • Machine Learning (ML) i Large Language Models (LLM)

    • Generadors de text; GPT4 i Bard i les seves aplicacions

    • IAs multimodals; Google Gemini

    • Fonaments de Transformers i xarxes neuronals

    • Biesos i límits operatius en IA

    • Creació eficaç de prompts i les seves aplicacions

  • Aplicacions de la IA en la vida quotidiana

    • Assistent personals d'IA: Especialització, popularitat i monetització

    • Fonts d'informació fiables. Cerca i bases de dades

    • Ecosistema de les xarxes socials i la seva interacció amb la IA

    • Chatbots conversacionals i recollida d'informació oral: programes Speech to Text

  1. PROCESSAMENT I CREACIÓ DE CONTINGUTS

  • Tractament de textos i continguts visuals

    • Eines de tractament de textos, traducció i subtitulat

    • Creació automàtica de gràfics, imatges i vídeos amb prompts

    • Art visual

    • Elaboració autònoma de presentacions amb diapositives

    • Interactivitat i síntesi d'àudio i veu

    • Llenguatge oral: Text to Speech i les seves aplicacions

    • Assistents conversacionals, síntesi i clonació de veu

    • Gestió d'àudio i creació de música amb IA

    • Realitat virtual i immersió

    • Creació i ús d'avatars

    • Bots per a la interacció en xarxes socials

    • Introducció al metavers i les seves aplicacions

  1. VERIFICACIÓ I ÈTICA EN IA

  • Verificació d'informació i continguts i fact-checking

    • Caixa d'eines per a la verificació i les seves característiques

    • Estratègies per a la traçabilitat i cerca inversa d'informació digital

    • Metodologies per a la validació de fonts i la lluita contra la desinformació

  • Marc legal i normatiu de la IA

    • Marc europeu sobre IA: privadesa, intimitat, protecció de dades

    • Drets digitals i d'autoria. Consideracions legals i ètiques

    • Normatives sobre l'atribució de responsabilitat en sistemes autònoms

  • Reptes ètics i socials de les noves tecnologies

    • Els 3 nivells de l'ètica en la societat tecnològica

    • Clau ètiques i socials de la societat tecnològica

    • Anàlisi de reptes i dilemes específics

  • Ús responsable i sostenible de la IA

    • Recomanacions per a la introducció i gestió ètica de les aplicacions de la IA en entorns professionals i personals

    • Sostenibilitat i ètica del desenvolupament: com la IA pot contribuir o danyar un futur sostenible

  • Alfabetització en IA: educació i capacitació per un enteniment ètic i crític de la tecnologia

  • Intel·ligència Artificial i societat

    • Impacte social i cultural de la IA: efectes sobre l'equitat, la inclusió i la cohesió social

    • Reptes ètics contemporanis: discriminació algorítmica, biaixos i justícia social

    • Debat sobre el futur de la IA: escenaris d'impacte a llarg termini en la societat i la humanitat

  1. IA EN CONTEXTOS ESPECÍFICS

  • Característiques de l'àrea de coneixement dels estudiants

  • Aplicacions pràctiques de la IA en entorns professionals específics

  • Deontologia i ètica professional relacionada amb la IA

  1. TENDÈNCIES I FUTUR DE LA IA

  • Anàlisi de tendències i prospectiva de futur de la IA

  • Recursos per a l'actualització de coneixements en IA i tecnologies emergents

  1. PROJECTE FINAL

  • Desenvolupament d'un projecte que apliqui conceptes d'IA en el camp d'estudi de l'alumnat, amb èmfasi en l'ètica i la responsabilitat professional.

Sistemes i criteris d'avaluació

Modalitat totalment presencial a l'aula



INFORME (10%) (a realitzar a classe) – L'informe té un format preestablert en la plantilla i ha de tenir una presentació ordenada. Estarà dissenyat per donar suport al “grup assignat” amb:

a) les idees principals sobre el tema proposat,
b) punts de vista i controvèrsies recents,
c) articles publicats que ajudin a centrar el tema,
d) enllaços a recursos útils per incorporar a l'article.

Cada equip el deixarà a Google Drive al finalitzar la classe. Cada un dels informes setmanals del grup tindrà una valoració per part del professor. Els informes no presentats tindran una valoració de zero punts i es faran servir per calcular una mitjana amb aquesta xifra. El conjunt suposarà el 10% de la nota final. No s'admetran entregues després de finalitzar la classe.

ARTICLE-RESUM (20%) (a realitzar a casa) – L'article setmanal tindrà una extensió aproximada de 800 paraules. Ha de ser enriquit amb les aportacions dels informes de cada grup dipositats al drive de l'assignatura.

Inclourà un títol i una fotografia generada per IA. S'haurà d'utilitzar la font Calibri, cos 12 per al text, justificat, i cos 16 en negreta per al títol, centrat. Es penjarà a la carpeta corresponent del tema al drive com a màxim el diumenge següent a la classe. No es valoraran entregues amb posterioritat. Aquest apartat tindrà un valor del 20% de la nota final del curs.

PRESENTACIÓ (10%) – Cada setmana, un “grup assignat” farà la presentació a classe del seu article. Es recolzarà en un màxim de 3 diapositives que siguin un resum fàcil i visual del tema. El valor d'aquesta presentació és del 10% de la nota final.

SÍNTESI DELS ARTICLES (20%) – Es lliurarà un únic document que sintetitzi el contingut de tot el desenvolupat a l'assignatura i serveixi com a base per preparar el test final. Val el 20% de la nota final.

CONTROLS (40%) – Es realitzaran dos controls durant el curs combinant tipus test i preguntes breus. Un serà a la meitat del temari i l'altre al final de la matèria, que tindrà la consideració d'examen final. Els continguts d'aquestes proves d'avaluació seran extrets de les explicacions de classe i dels articles elaborats al llarg de l'assignatura. Consistiran en preguntes tancades amb tres respostes possibles o preguntes de petit desenvolupament. Els errors al test restaran 0,25 punts. La prova parcial tindrà un valor del 20% de la nota final i la final valdrà un altre 20% de la nota final.

SEGONA CONVOCATÒRIA I SEGÜENTS. Es realitzarà un examen tipus test i es lliurarà un document que sintetitzi el contingut de tot allò desenvolupat a l'assignatura. Lextensió ha de ser de 5k paraules aproximadament.

 

Bibliografia i recursos

Torres, J. (2023). La intel· ligència artificial explicada als humans. Plataforma.

Degli-Esposti, S. (2023). La ética de la inteligencia artificial. Los Libros de La Catarata.

Carretero, A. V. (2023). El último periodista. La inteligencia artificial toma el relevo. Marcombo.

Versió per imprimir