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Temario del curso
Introducción a la Ingeniería Avanzada de Prompts
- Comprender el papel 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 prompts
Diseño de Prompts Efectivos
- Creación de prompts precisos y estructurados
- Técnicas para controlar el tono, la longitud y el formato
- Manejo de preguntas ambiguas y abiertas
Optimización de Respuestas de IA
- Ajuste de prompts para tareas específicas
- Ajuste de la temperatura y el número máximo de tokens para controlar las respuestas
- Uso de mensajes del sistema y prompting basado en roles
Gestión de Contexto y Encadenamiento de Prompts
- Mantenimiento del contexto en múltiples interacciones de 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 Fiabilidad de IA
- Detección y mitigación de sesgos en las salidas generadas por IA
- Aseguramiento de la precisión factual en las respuestas de IA
- Consideraciones éticas en la ingeniería de prompts
Prueba y Evaluación del Rendimiento de los Prompts
- Medición de la calidad y coherencia de las respuestas de IA
- Automatización de la prueba y evaluación de prompts
- Estudios de caso de 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 impulsadas por IA
- Escalado de estrategias de prompts para diferentes casos de uso
Tendencias Emergentes en la Ingeniería de Prompts
- Avances en LLMs y técnicas de optimización de prompts
- Colaboración híbrida entre IA y humanos a través de la ingeniería de prompts
- Innovaciones futuras en el control de contenido generado por IA
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y APIs de IA
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
- Conocimientos básicos 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