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Temario del curso
Introducción a la ingeniería avanzada de prompts
- Comprensión del papel de los prompts en DeepSeek LLM
- Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por IA
- Comparación del comportamiento de prompts entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLM
Diseño de prompts efectivos
- Creación de prompts precisos y estructurados
- Técnicas para controlar tono, longitud y formato
- Gestión de preguntas ambiguas y abiertas
Optimización de respuestas de IA
- Ajuste fino de prompts para tareas específicas
- Ajuste de temperatura y máximo de tokens para el control de respuestas
- Uso de mensajes del sistema y prompting basado en roles
Gestión del contexto y encadenamiento de prompts
- Mantenimiento del contexto a través de múltiples interacciones con IA
- Encadenamiento de prompts para guiar tareas complejas
- Uso de técnicas de memoria y referencia en conversaciones largas
Reducción de sesgos y mejora de la fiabilidad de la IA
- Detección y mitigación de sesgos en las salidas generadas por IA
- Garantizar la precisión factual en las respuestas de IA
- Consideraciones éticas en la ingeniería de prompts
Pruebas y evaluación del rendimiento de los prompts
- Medición de la calidad y consistencia de las respuestas de IA
- Automatización de pruebas y evaluación de prompts
- Estudios de caso sobre estrategias efectivas de ingeniería de prompts
Despliegue de aplicaciones potenciadas por IA con prompts optimizados
- Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales
- Optimización de chatbots y herramientas de automatización impulsados por IA
- Escalar estrategias de prompts para diferentes casos de uso
Tendencias emergentes en ingeniería de prompts
- Avances en LLM y técnicas de optimización de prompts
- Colaboración híbrida entre IA y humanos mediante ingeniería de prompts
- Innovaciones futuras en el control de contenido generado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs de IA
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
- Comprensión básica de técnicas de PLN y generación de texto
Público objetivo
- Ingenieros de IA que trabajen con aplicaciones basadas en LLM
- Desarrolladores que optimicen flujos de trabajo potenciados por IA
- Analistas de datos que refinan salidas generadas por IA
14 Horas