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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

Número de participantes


Precio por participante

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