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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y las capacidades para desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes
- Elegir modelos, entender precios y límites
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial
Prompts y diseño de sistema para resultados confiables
- Patrones de prompts, mensajes de sistema e ingeniería de contexto
- Cadena de pensamiento (chain-of-thought) vs. prompting conciso y técnicas few-shot
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamadas a APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y aislamiento (sandboxing)
- Control de versiones, 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 (routing), orquestación y estrategias de respaldo (fallback)
- Límites de tasa (rate-limits), 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 adversariales
- Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas por modelos y liberaciones canario
- Registro, trazas (tracing) y telemetría para observabilidad a nivel de prompt
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Gestión de datos, consideraciones de PI/PHI y saneamiento de contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de control 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 a APIs REST o utilizando SDKs.
- Conocimiento básico de 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
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Traducción Automática
