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Temario del curso
Introducción a GPT-5 y Capacidades para Desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y características de agentes.
- Elegir modelos, comprender la facturación y los límites.
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial.
Prompting y Diseño de Sistemas para Salidas Confiables
- Patrones de prompt, mensajes del sistema e ingeniería del contexto.
- Razonamiento paso a paso (chain-of-thought) frente a prompts concisos y técnicas few-shot.
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación.
APIs, SDKs y Flujo de Trabajo Local de Desarrollo
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y sandboxes.
- Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores.
Construcción de Agentes e Integraciones con Herramientas
- Diseño de arquitecturas seguras para agentes e interfaces de herramientas.
- Ruteo, orquestación y estrategias de respaldo (fallback).
- Límites de tasa (rate-limits), control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, Evaluación y Validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red teaming, pruebas de fuzz y ejemplos adversarios.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Despliegue, Monitoreo y Observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas con modelos y lanzamientos canari (canary releases).
- Registros (logging), trazabilidad y telemetría para observabilidad a nivel de prompt.
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta ante incidentes.
Seguridad, Privacidad y Optimización de Costos
- Gestión de datos, consideraciones sobre PI/PHI (Información Personal e Información de Salud Protegida) y limpieza del contexto.
- Control de acceso, auditoría y puntos de verificación de cumplimiento.
- Optimización del uso de tokens, estrategias de batch processing y caché.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript.
- Experiencia llamando a APIs REST o SDKs.
- Conocimientos básicos de conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON.
Público Objetivo
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de ML (Machine Learning).
- Ingenieros DevOps / SRE.
14 Horas
Testimonios (1)
Capacidad de adaptarse a las sugerencias de la audiencia, es decir, poder crear un escenario real de agente de IA sobre la marcha.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
