Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la ingeniería de prompts avanzada
- Comprensión del papel de los prompts en DeepSeek LLM
- Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por IA
- Comparación entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLMs 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 las respuestas de IA
- Ajuste fino de prompts para tareas específicas
- Ajuste de la temperatura y el número máximo de tokens para el control de respuestas
- Uso de mensajes del sistema y prompting basado 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 fiabilidad de la IA
- Detección y mitigación de sesgos en los resultados generados por IA
- Garantía de precisión factual en las respuestas de 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 IA
- Automatización de pruebas y evaluación de prompts
- Casos de estudio de estrategias efectivas de ingeniería de prompts
Despliegue de aplicaciones impulsadas por IA con prompts optimizados
- Integración de prompts refinados en flujos de trabajo empresariales
- Optimización de chatbots y herramientas de automatización basados en IA
- Escalado 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
- Innovaciones futuras en el control del contenido generado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y API de IA
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
- Conocimiento básico de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y generación de texto
Público objetivo
- Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLM
- Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo impulsados por IA
- Analistas de datos que refinan los resultados generados por IA
14 Horas