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Temario del curso
Introducción a GPT-5 y Capacidades para Desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y características de agentes.
- Elegir modelos, comprender precios y límites.
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial.
Diseño de Prompts y del Sistema para Resultados Confiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema e ingeniería del contexto.
- Pensamiento en cadena (chain-of-thought) frente a prompts concisos y técnicas de few-shot.
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación.
APIs, SDKs y Flujo de Trabajo de Desarrollo Local
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso del SDK, autenticación y gestión de secretos.
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y aislamiento (sandboxing).
- Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores.
Construcción de Agentes e Integraciones de Herramientas
- Diseño de arquitecturas seguras de agentes e interfaces de herramientas.
- Enrutamiento, orquestación y estrategias de respaldo (fallback).
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, Evaluación y Validación
- Suites de prueba automatizadas para prompts y comportamientos.
- Red-teaming, pruebas de fuzz (fuzz testing) y ejemplos adversariales.
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario.
Despliegue, Monitoreo y Observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canarios.
- Registro de eventos (logging), trazado y telemetría para la observabilidad a nivel de prompts.
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes.
Seguridad, Privacidad y Optimización de Costos
- Manejo de datos, consideraciones de PI/PHI (Información Personal Identificable / Información de Salud Protegida) y saneamiento del contexto.
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento.
- Optimización del uso de tokens, estrategias de agrupación (batching) y caché.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación como Python o JavaScript.
- Experiencia llamando a APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON.
Público Objetivo
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de ML (Machine Learning).
- Ingenieros DevOps / SRE.
14 Horas
Testimonios (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