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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 la IA
  • Comparación de DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLM en el comportamiento de los prompts

Diseño de prompts efectivos

  • Elaboración de prompts precisos y estructurados
  • Técnicas para controlar tono, longitud y formato
  • Gestión de preguntas ambiguas y abiertas

Optimización de las respuestas de la IA

  • Ajuste fino de prompts para tareas específicas
  • Ajuste de la temperatura y el número máximo de tokens para controlar las 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 la 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 confiabilidad de la IA

  • Detección y atenuación de sesgos en las salidas generadas por la IA
  • Garantía de precisión factual en las respuestas de la 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 la IA
  • Automatización de pruebas y evaluación de prompts
  • Estudios de caso sobre estrategias efectivas de ingeniería de prompts

Implementación de aplicaciones impulsadas por IA con prompts optimizados

  • Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales
  • Optimización de chatbots y herramientas de automatización basadas en IA
  • Escala de estrategias de prompt 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 del 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)
  • Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de generación de texto

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLM
  • Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo impulsados por IA
  • Analistas de datos que refinan salidas generadas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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