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 avanzada de prompts
- Comprensión del papel de los prompts en DeepSeek LLM
- Cómo la estructura del prompt afecta las respuestas generadas por la IA
- Comparación entre DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros LLM 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 la IA
- Ajuste fino de prompts para tareas específicas
- Ajuste de la temperatura y del número máximo de tokens para controlar las 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 prolongadas
Reducción de sesgos y mejora de la fiabilidad de la IA
- Detección y mitigación de sesgos en los resultados generados por la IA
- Asegurar la precisión factual en las respuestas de la 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 la IA
- Automatización de pruebas y evaluación de prompts
- Casos de estudio sobre 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 e herramientas de automatización basados en IA
- Escalado de estrategias de prompts para diferentes casos de uso
Tendencias emergentes en la ingeniería de prompts
- Avances en LLM y técnicas de optimización de prompts
- Colaboración híbrida entre IA y humanos mediante la ingeniería de prompts
- Futuras innovaciones en el control de contenido generado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs de IA
- Competencia en un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
- Comprensión básica de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y generación de texto
Audiencia 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 la IA
14 Horas