Cómo utilizar ChatGPT para convertir texto en una presentación de PowerPoint

Usar ChatGPT para convertir texto en una presentación de PowerPoint

 

¿Estás cansado de pasar horas creando presentaciones de PowerPoint a partir de textos extensos? ¿Deseas que exista una manera más rápida de convertir tu contenido en diapositivas atractivas? Utiliza ChatGPT para transformar tu texto en una presentación en solo minutos. Di adiós al tedioso proceso de copiar y pegar y dale la bienvenida a una solución eficiente y efectiva para todas tus necesidades de presentación.

Para transformar tu texto en una presentación de PowerPoint, solo tienes que seguir dos pasos:

• Dejar que ChatGPT resuma tu texto
• Dejar que ChatGPT escriba el código Python para convertir el resumen al formato PPTX

 

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Paso 1: Transformar el Texto en una Presentación de Diapositivas

 

El primer paso consiste en instruir a ChatGPT para generar una presentación con un número específico de diapositivas basado en el texto proporcionado. Primero, debes proporcionar a ChatGPT el texto que deseas convertir.

Utiliza la siguiente indicación para instruir a ChatGPT a crear la presentación:

Por favor, convierte el siguiente texto en una presentación de diez diapositivas: [ingresa el texto]

ChatGPT generará algo similar al texto mostrado en la siguiente imagen:

   

Es importante tener en cuenta que la longitud y complejidad del texto pueden afectar el nivel de detalle y coherencia en la presentación generada. Por lo tanto, se recomienda mantener el texto original conciso y organizado para obtener resultados óptimos.

 

Paso 2: Convertir la Presentación al Formato PowerPoint Utilizando Python

 

Ahora que has obtenido la presentación generada, es momento de convertirla al formato ampliamente utilizado de PowerPoint, .pptx. Para lograr esto, le pediremos a ChatGPT que escriba el código Python para generarla.

Utiliza la siguiente indicación para instruir a ChatGPT a convertir la presentación en pptx:

Por favor, escribe el código Python para transformar los textos anteriores al formato pptx

ChatGPT generará el código Python para tus diapositivas, como el siguiente:

from pptx import Presentation

# Crear un objeto de presentación
presentation = Presentation()

# Diapositiva 1 - Diapositiva de título
slide1 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[0])
title = slide1.shapes.title
title.text = "Mejorando el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático"

# Diapositiva 2 - Introducción
slide2 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content2 = slide2.shapes.title
content2.text = "Introducción"

# Diapositiva 3 - Técnicas de equilibrado
slide3 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content3 = slide3.shapes.title
content3.text = "Técnicas de equilibrado"

# Diapositiva 4 - Uso de la biblioteca imbalanced-learn
slide4 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content4 = slide4.shapes.title
content4.text = "Uso de la biblioteca imbalanced-learn"

# Diapositiva 5 - Importación de datos
slide5 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content5 = slide5.shapes.title
content5.text = "Importación de datos"

# Diapositiva 6 - Construcción del modelo
slide6 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content6 = slide6.shapes.title
content6.text = "Construcción del modelo"

# Diapositiva 7 - Conjunto de datos desequilibrado
slide7 = presentation.slides.add_slide(presentation.slide_layouts[1])
content7 = slide7.shapes.title
content7.text = "Conjunto de datos desequilibrado"

# Establecer el contenido para cada diapositiva
slides = [slide2, slide3, slide4, slide5, slide6, slide7]
content = [
    "Este tutorial forma parte de la serie Cómo mejorar el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático.",
    "Un conjunto de datos equilibrado es aquel en el que cada clase de salida está representada por el mismo número de muestras de entrada.",
    "Las técnicas de equilibrado incluyen el sobremuestreo, el submuestreo, el peso de clase y el umbral.",
    "La biblioteca imbalanced-learn, parte de los paquetes contrib de scikit-learn, se utiliza en este tutorial.",
    "Los datos se importan utilizando la biblioteca pandas y se crea la clase objetivo basada en la cocina.",
    "El modelo se construye utilizando el algoritmo de Árbol de Decisión y se calculan las métricas de evaluación.",
    "Se genera el informe de clasificación y varios gráficos para el conjunto de datos desequilibrado."
]

# Agregar contenido a cada diapositiva
for slide, content_text in zip(slides, content):
    content_placeholder = slide.placeholders[1]
    content_placeholder.text = content_text

# Guardar la presentación
presentation.save("presentacion_aprendizaje_automatico.pptx")

 

Además, ChatGPT te recomienda instalar la biblioteca python-pptx:

pip install python-pptx

 

Una vez que la biblioteca esté instalada, puedes ejecutar el código generado para producir tu presentación de PowerPoint.

¡Mira el siguiente video para ver a ChatGPT en acción!

 

Resumen

 

¡Felicidades! ¡Acabas de aprender cómo convertir texto en una presentación de PowerPoint usando ChatGPT!

Gracias a las increíbles capacidades de ChatGPT, convertir texto en una presentación de PowerPoint se ha vuelto muy sencillo. Siguiendo el proceso de dos pasos descrito en esta publicación de blog, puedes transformar rápidamente textos extensos en presentaciones concisas.

Recuerda proporcionar texto claro y organizado para obtener los mejores resultados. ¡Con ChatGPT y unas pocas líneas de código en Python, puedes cautivar a tu audiencia con presentaciones impresionantes!

    Angelica Lo Duca (VoAGI) (@alod83) es investigadora en el Instituto de Informática y Telemática del Consejo Nacional de Investigación (IIT-CNR) en Pisa, Italia. Es profesora de “Periodismo de Datos” en el curso de maestría en Humanidades Digitales de la Universidad de Pisa. Sus intereses de investigación incluyen Ciencia de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Texto, Datos Abiertos, Aplicaciones Web, Ingeniería de Datos y Periodismo de Datos, aplicados a la sociedad, el turismo y el patrimonio cultural. Es autora del libro Comet for Data Science, publicado por Packt Ltd., del próximo libro Data Storytelling in Python Altair and Generative AI, publicado por Manning, y coautora del próximo libro Learning and Operating Presto, de O’Reilly Media. Angelica también es una entusiasta escritora técnica.

  Original. Publicado de nuevo con permiso.

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