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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y las capacidades para desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes
- Selección de modelos, comprensión de precios y límites
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial
Creación de prompts y diseño de sistemas para salidas confiables
- Patrones de prompts, mensajes de sistema e ingeniería de contexto
- Razonamiento por cadena (chain-of-thought) frente a prompts concisos y técnicas few-shot
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas y uso de entornos de pruebas (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 respaldo (fallback)
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos
- Red-teaming, pruebas fuzzing y ejemplos adversarios
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canary
- Registro (logging), rastreo (tracing) y telemetría para observabilidad a nivel de prompts
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones de PII/PHI y saneamiento del contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, procesamiento por lotes (batching) y estrategias de caché
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript
- Experiencia en la llamada a APIs REST o SDKs
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON
Público objetivo
- Ingenieros de software
- Ingenieros de ML
- Ingenieros DevOps / SRE
Reseñas (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
