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Temario del curso
Introducción a la Ingeniería Avanzada de Prompts
- Comprender el rol de los prompts en DeepSeek LLM
- Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por IA
- Comparación entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLMs en el comportamiento de los prompts
Diseño de Prompts Efectivos
- Creación de prompts precisos y estructurados
- Técnicas para controlar tono, longitud y formato
- Gestión de preguntas ambiguas y abiertas
Optimización de Respuestas de IA
- Ajuste fino de prompts para tareas específicas
- Ajuste de temperatura y máximo de tokens para controlar la respuesta
- Uso de mensajes del sistema y prompting basado en roles
Gestión del Contexto y Encadenamiento de Prompts
- Mantenimiento del contexto entre múltiples interacciones con 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 Fiabilidad de la IA
- Detección y mitigación de sesgos en las salidas generadas por IA
- Asegurar la 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 IA
- Automatización de pruebas y evaluación de prompts
- Casos de estudio sobre estrategias efectivas de ingeniería de prompts
Despliegue de Aplicaciones Potenciadas por IA con Prompts Optimizados
- Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales
- Optimización de chatbots y herramientas de automatización impulsados por IA
- Escalamiento de estrategias de prompts para diferentes casos de uso
Tendencias Emergentes en Ingeniería de Prompts
- Avances en LLMs y técnicas de optimización de prompts
- Colaboración híbrida entre IA y seres humanos mediante ingeniería de prompts
- Futuras innovaciones en el control de contenido generado por IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y APIs de IA
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
- Comprensión básica de técnicas de PLN y generación de texto
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLMs
- Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo potenciados por IA
- Analistas de datos que refinan resultados generados por IA
14 Horas