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Temario del curso
Introducción a GPT-5 y capacidades para desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y características de agentes.
- Selección de modelos, comprensión de precios y límites.
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial.
Prompting y diseño del sistema para salidas confiables
- Patrones de prompt, mensajes del sistema e ingeniería del contexto.
- Cadena de pensamiento frente a prompting conciso y técnicas de few-shot.
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación.
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamado a las APIs de GPT-5, uso del SDK, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y sandboxing.
- Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores.
Construcción de agentes e integraciones de herramientas
- Diseño de arquitecturas de agentes seguras e interfaces de herramientas.
- Ruteo, orquestación y estrategias de fallback.
- Límites de tasa (rate-limits), control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red-teaming, pruebas de fuzzing y ejemplos adversarios.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones de CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canario.
- Registro (logging), trazado y telemetría para observabilidad a nivel de prompt.
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes.
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones de PI/PHI y sanitización del contexto.
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento.
- Optimización del uso de tokens, agrupación (batching) y estrategias de caché.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación como Python o JavaScript.
- Experiencia llamando a APIs REST o utilizando SDKs.
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON.
Audiencia
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de ML (Machine Learning).
- Ingenieros DevOps / SRE.
14 Horas
Testimonios (1)
Capacidad de adaptarse a las sugerencias de la audiencia, es decir, poder crear un escenario real de agente de IA sobre la marcha.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
