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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y las capacidades de los desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes.
- Elegir modelos, comprender precios y límites.
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial.
Creación de prompts y diseño de sistemas para resultados confiables
- Patrones de prompts, mensajes de sistema e ingeniería de contexto.
- Cadena de pensamiento 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
- Invocación de APIs de GPT-5, uso de SDK, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y aislamiento en sandbox.
- Control de versiones, esquemas de solicitud/respuesta y gestión de errores.
Construcción de agentes e integraciones de herramientas
- Diseño de arquitecturas de agentes seguras e interfaces de herramientas.
- Enrutamiento, orquestación y estrategias de respaldo (fallback).
- Límites de tasa (rate-limits), control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red-teaming, pruebas de borrosidad (fuzz testing) y ejemplos adversariales.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones de CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canary.
- Registro (logging), trazas (tracing) y telemetría para la observabilidad a nivel de prompt.
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta ante incidentes.
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones de PI/PHI y saneamiento de 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
- Conocimiento de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript.
- Experiencia en la invocación de 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 de DevOps / SRE.
Reseñas (2)
la forma correcta de crear indicaciones (prompts) e incluir salvaguardas en las instrucciones.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Curso - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traducción Automática
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
