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

Número de participantes


Precio por participante

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