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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.
Diseño de prompts y sistemas para salidas fiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema e ingeniería de contexto.
- Razonamiento en cadena (chain-of-thought) vs. prompting conciso y técnicas few-shot.
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación.
APIs, SDKs y flujo de trabajo local de desarrollo
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso del SDK, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas y sandboxing.
- Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores.
Construcción de agentes e integraciones de herramientas
- Diseño de arquitecturas seguras de agentes e interfaces de herramientas.
- Ruteo, orquestación y estrategias de respaldo.
- Límites de velocidad, control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red teaming, pruebas de fuerza bruta (fuzz testing) y ejemplos adversarios.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Implementación, monitoreo y observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canary.
- Registro, rastreo y telemetría para la observabilidad a nivel de prompt.
- Alerias, consideraciones de SLA y respuesta ante incidentes.
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones sobre PI/PHI (Información Personal Identificable/Salud) y sanitización del contexto.
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento.
- Optimización del uso de tokens, estrategias de agrupamiento (batching) y almacenamiento en 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 IA/ML y estructuras de datos JSON.
Público objetivo
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de IA/ML.
- 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