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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

Número de participantes


Precio por participante

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