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
- Comprensión del rol de los prompts en DeepSeek LLM.
- Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por IA.
- Comparación de 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.
- Manejo de preguntas ambiguas y de respuesta abierta.
Optimización de Respuestas de IA
- Ajuste fino de prompts para tareas específicas.
- Ajuste de temperatura y máximo de tokens para el control de respuestas.
- Uso de mensajes del sistema y prompts basados en roles.
Gestión del Contexto y Encadenamiento de Prompts
- Mantenimiento del contexto a través de 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 Confiabilidad de la IA
- Detección y mitigación de sesgos en las salidas generadas por IA.
- Garantía de precisión factual en las respuestas de 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.
Implementación de Aplicaciones Potenciadas por IA con Prompts Optimizados
- Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales.
- Optimización de chatbots y herramientas de automatización basadas en IA.
- Escalado 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 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 NLP y técnicas de generación de texto.
Público objetivo
- Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLMs.
- Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo impulsados por IA.
- Analistas de datos que refinan las salidas generadas por IA.
14 Horas
