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Temario del curso

Introducción a la Ingeniería Avanzada de Prompts

  • Comprender el papel de los prompts en el LLM de DeepSeek.
  • Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por la IA.
  • Comparar el comportamiento de los prompts en DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLM.

Diseño de Prompts Efectivos

  • Elaboración de prompts precisos y estructurados.
  • Técnicas para controlar el tono, la longitud y el formato.
  • Manejo de preguntas ambiguas y de respuesta abierta.

Optimización de las Respuestas de la IA

  • Afinar prompts para tareas específicas.
  • Ajustar la temperatura y el número máximo de tokens para controlar la respuesta.
  • Uso de mensajes del sistema y de prompts basados en roles.

Gestión del Contexto y Encadenamiento de Prompts

  • Mantenimiento del contexto a través de múltiples interacciones con la IA.
  • Encadenar prompts para guiar tareas complejas.
  • Uso de técnicas de memoria y referencia en conversaciones largas.

Reducción del Sesgo y Mejora de la Confiabilidad de la IA

  • Detección y mitigación de sesgos en las salidas generadas por la 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 coherencia de las respuestas de la IA.
  • Automatización de las pruebas y evaluaciones de prompts.
  • Estudios de caso sobre estrategias efectivas de ingeniería de prompts.

Implementación de Aplicaciones Impulsadas 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 la Ingeniería de Prompts

  • Avances en LLM y técnicas de optimización de prompts.
  • Colaboración híbrida entre IA y humanos a través de la ingeniería de prompts.
  • Futuras innovaciones en el control del contenido generado por IA.

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con modelos de lenguaje grande (LLM) y APIs de IA.
  • Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript).
  • Conocimientos básicos de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y técnicas de generación de texto.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLM.
  • Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo potenciados por IA.
  • Analistas de datos que refinan las salidas generadas por la IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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