Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y las Capacidades del Desarrollador
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y características 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 del 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
- Llamada a las APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y entornos aislados (sandboxing)
- Gestión de versiones, 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
- Encaminamiento (routing), orquestación y estrategias de respaldo (fallback)
- Limites 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 enjambre (fuzz testing) y ejemplos adversarios
- 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 canario
- Registro (logging), seguimiento (tracing) y telemetría para la observabilidad a nivel de prompt
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, Privacidad y Optimización de Costos
- Manejo de datos, consideraciones PI/PHI y sanitización del contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de verificación 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 llamada a API 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
