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Temario del curso
Introducción a GPT-5 y capacidades para desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes
- Elegir modelos, comprender tarifas y límites
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial
Prompting y diseño del sistema para salidas confiables
- Patrones de prompting, mensajes del sistema e ingeniería del contexto
- Cadena de pensamiento frente a prompting conciso y técnicas de pocos ejemplos (few-shot)
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo local de desarrollo
- Llamada a APIs de GPT-5, uso de SDK, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y sandboxing
- Versionado, 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, orquestación y estrategias de respaldo (fallback)
- Límites de tasa, 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 para precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones de CI/CD para funciones habilitadas con modelos y lanzamientos canarios
- Registro (logging), trazado y telemetría para observabilidad a nivel de prompt
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones de PI/PHI y sanitización del contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de verificación de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, estrategias de agrupamiento (batching) y almacenamiento en 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
Audiencia
- Ingenieros de software
- Ingenieros de ML
- 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