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.
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