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Temario del curso

Introducción a la ingeniería avanzada de prompts

  • Comprensión del papel de los prompts en DeepSeek LLM.
  • Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por la IA.
  • Comparación entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLM en cuanto al comportamiento de los prompts.

Diseño de prompts efectivos

  • Elaboración 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 fino 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 prompts basados en roles.

Gestión de 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 coherencia de las respuestas de la IA.
  • Automatización de pruebas y evaluaciones de prompts.
  • Estudios de caso de estrategias efectivas de ingeniería de prompts.

Implementación de aplicaciones potenciadas por IA con prompts optimizados

  • Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales.
  • Optimización de chatbots y herramientas de automatización impulsadas por IA.
  • Escalar estrategias de prompts para diferentes casos de uso.

Tendencias emergentes en ingeniería de prompts

  • Avances en LLM y técnicas de optimización de prompts.
  • Colaboración híbrida entre IA y humanos mediante ingeniería de prompts.
  • Innovaciones futuras en el control del contenido generado por IA.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs de IA.
  • Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript).
  • Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de generación de texto.

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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