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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 la IA
  • Comparación de DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLMs en el comportamiento del prompt

Diseño de Prompts Efectivos

  • Creación de prompts precisos y estructurados
  • Técnicas para controlar el tono, la longitud y el formato
  • Gestión de preguntas ambiguas y abiertas

Optimización de las Respuestas de la IA

  • Ajuste fino de prompts para tareas específicas
  • Ajuste de la temperatura y del número máximo de tokens para el control de respuestas
  • Uso de mensajes del sistema y promts basados en roles

Gestión del Contexto y Encadenamiento de Prompts

  • Mantenimiento del contexto a través de múltiples interacciones con la 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 los resultados generados por la IA
  • Garantía de precisión factual en las respuestas de la 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 la IA
  • Automatización de las pruebas y evaluaciones de prompts
  • Estudios de caso sobre estrategias efectivas de ingeniería de prompts

Despliegue de Aplicaciones Potenciadas por IA con Prompts Optimizados

  • Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales
  • Optimización de chatbots y herramientas de automatización basados en IA
  • Escala 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 a través de la ingeniería de prompts
  • Futuras innovaciones en el control del 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 técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y generación de texto

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLMs
  • Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo potenciados por IA
  • Analistas de datos que refinan los resultados generados por la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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