1. Introducció als Models de Llenguatge Extensos (LLMs) 2. Funcionament Intern dels LLMs: Transformers, Atenció i Embeddings 3. Tipus de LLMs (implementacions comercials i obertes) 4. Personalització de LLMs: Prompt Engineering, Fine-Tuning i RAG 5. Sistemes agèntics LLM 6. Introducció als principis ètics per una IA responsable 7. Marc per a l’ús responsable de la IA en la recerca
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Anàlisi / estudi de casos 3,00 0 0 3,00 Elaboració individual de treballs 0 12,00 0 12,00 Sessió expositiva 5,00 0 0 5,00 Sessió pràctica 5,00 0 0 5,00 Total 13,00 12,00 0 25
Prats, Miquel Àngel (2024). La intel·ligència artificial explicada als humans. . Eumo Editorial. . Alammar, Jay & Grootendorst, Maarten (2024). Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation. CA: O'Reilly Media. Tunstall, L., von Werra, L., & Wolf, (2022). Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face. CA: O'Reilly Media.. Lillo, A.; Brufau, A. & Sabater, A. (2025). El Model PIO (Principis, Indicadors i Observables) sobre Obligacions i Drets. Universitat de Girona. Brufau, A. & Sabater, A. (2025). Com podeu saber si feu un ús responsable de la vostra aplicació d’IA?. Revista de Tecnología para la Inclusión Social (RETIS),, Kruip, G..; Späth, E. & Sabater, A. (2025). Ethical Aspects of Research on AI-Based Social Assessment. Dins (Ed.), Participatory Artificial Intelligence in Public Social Services (, p. 63-77). Springer.
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Compleció de treballs Es farà un treball, pòster o publicació que s'haurà de defensar davant de la resta d'estudiants. 100 No
Criteris de qualificació: • Qualificació final: “Apte” o “no-Apte”. • Per a obtenir una qualificació “Apte”: • Caldrà assistir a un 80% o més de les classes (es registrarà l’assistència). • Caldrà realitzar una tasca (*treball/pòster/publicació) que demostri els coneixements adquirits i que serà avaluada pel professorat. Criteris específics de la nota No Presentat: Es considerarà “No presentat” aquell estudiant que no hagi assistit a un mínim d'un 80% de les classes o que no hagi realitzat la tasca d'avaluació. Criteris específics de la nota «No Presentat»: Es considerarà “No presentat” aquell estudiant que no hagi assistit a un mínim d'un 80% de les classes o que no hagi realitzat la tasca d'avaluació. Avaluació única: L'avaluació única de l'assignatura s'acordarà amb el professorat, tanmateix en aquests cursos l'assistència és obligatòria. Requisits mínims per aprovar: Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0
Podem fer tutories tant presencialment, al meu despatx número 129 de PIV , com per correu electrònic (joaquim.massana@udg.edu). En cas de tutoria presencial envieu-me primer un correu per concretar dia i hora.
La comunicació amb mi la podreu fer a través de joaquim.massana@udg.edu. En el cas de voler contactar amb el professor Albert Sabater ho fareu a través de albert.sabater@udg.edu.