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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