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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y sus capacidades para desarrolladores
- Principales capacidades de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes.
- Selección de modelos, comprensión de precios y límites.
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial.
Prompting y diseño de sistemas para salidas confiables
- Patrones de prompting, mensajes de sistema e ingeniería de contexto.
- Chain-of-thought frente al prompting conciso y técnicas few-shot.
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación.
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas y entornos de prueba (sandboxing).
- Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores.
Construcción de agentes e integraciones de herramientas
- Diseño de arquitecturas de agentes seguras e interfaces de herramientas.
- Ruteo, orquestación y estrategias de respaldo.
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red-teaming, fuzz testing y ejemplos adversarios.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones de CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canary.
- Registro (logging), trazado (tracing) y telemetría para la observabilidad a nivel de prompt.
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes.
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones sobre PI/PHI y sanitización del contexto.
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento.
- Optimización del uso de tokens, procesamiento por lotes (batching) y estrategias de almacenamiento en caché.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript.
- Experiencia en el uso de APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON.
Público objetivo
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de ML.
- Ingenieros DevOps / SRE.
Reseñas (2)
la forma correcta de crear indicaciones (prompts) e incluir salvaguardas en las instrucciones.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Curso - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traducción Automática
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
