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.
Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y las capacidades del desarrollador
- Principales capacidades de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes
- Selección de modelos, comprensión de precios y límites
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial
Generación de prompts y diseño de sistemas para resultados confiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema e ingeniería de contexto
- Pensamiento paso a paso frente a prompting conciso y técnicas de pocos ejemplos
- Prueba de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamados a las APIs de GPT-5, uso de SDK, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas y entorno de pruebas (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
- Ruteo, orquestación y estrategias de respaldo
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales
Pruebas, evaluación y validación
- Conjuntos de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos
- Equipo rojo (red-teaming), pruebas de ofuscación (fuzz testing) y ejemplos adversos
- 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
- Registros, trazado y telemetría para la 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 (información personal/información de salud protegida) y saneamiento de contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, lotes (batching) y estrategias de 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
- Conocimiento básico de conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON
Público objetivo
- Ingenieros de software
- Ingenieros de ML
- Ingenieros 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
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
