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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