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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y 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
Diseño de prompts y de sistema para salidas confiables
- Patrones de prompts, mensajes de sistema e ingeniería de contexto
- Cadena de pensamiento vs. prompting conciso y técnicas de few-shot
- Prueba de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamada a APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas y aislamiento (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
- Enrutamiento, orquestación y estrategias de contingencia
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos
- Red-teaming, pruebas de fuzzing 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, seguimiento (tracing) y telemetría para observabilidad a nivel de prompt
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones de PI/PHI y saneamiento de contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de verificación de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, procesamiento por lotes (batching) y estrategias de caché
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript
- Experiencia llamando 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 de DevOps / SRE
Reseñas (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
