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 Duración 7 horas

Temario del curso

Introducción al Prompt Engineering

  • Qué es el Prompt Engineering y por qué es importante
  • Casos de uso típicos y su impacto en la productividad
  • Visión general de los comportamientos comunes de los modelos

Principios fundamentales de indicaciones efectivas

  • Claridad, contexto, restricciones y ejemplos
  • Controlar la longitud, el formato y el estilo de la salida
  • Errores comunes y cómo evitarlos

Patrones y plantillas de indicaciones

  • Indaciones basadas en instrucciones y de rol
  • Cadena de pensamiento e indicaciones paso a paso
  • Ejemplos de pocos disparos y reutilización de plantillas

Ejercicios prácticos de indicaciones

  • Crear indicaciones para resumir y reescribir
  • Diseñar indicaciones para clasificación y extracción de datos
  • Iteración en vivo: refinando indicaciones basándose en las salidas

Evaluación y mejora de indicaciones

  • Métricas y heurísticas para la calidad de las indicaciones
  • Uso de pruebas y casos extremos para validar indicaciones
  • Versionado y documentación de cambios en las indicaciones

Seguridad, sesgo y uso responsable

  • Reconocer y mitigar salidas sesgadas o no seguras
  • Barreras de seguridad básicas y restricciones de contenido
  • Cuándo involucrar la revisión humana

Cierre, recursos y próximos pasos

  • Plantillas de referencia rápida y guías de trucos
  • Lectura recomendada y recursos comunitarios
  • Sugerencias para la práctica continua y rutas de aprendizaje

Requerimientos

  • Familiaridad con interfaces de chat de IA basadas en la web
  • Comprensión básica de conceptos de lenguaje natural
  • Agilidad para la resolución de problemas iterativa

Público objetivo

  • Principiantes que desean aprender a comunicarse eficazmente con modelos de IA
  • Gerentes de producto, creadores de contenido y analistas que exploran herramientas de IA
  • Cualquier persona responsable de producir o evaluar contenido generado por IA

Número de participantes


Precio por participante

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