Programa del Curso

Introducción a los Avanzados Prompt Engineering

  • Comprender el papel de los avisos en DeepSeek LLM
  • Cómo afecta la estructura de los avisos a las respuestas generadas por IA
  • Comparar el comportamiento de los avisos en DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otras LLM

Diseñando Avisos Efectivos

  • Elaboración de avisos precisos y estructurados
  • Técnicas para controlar el tono, la longitud y el formato
  • Manejo de preguntas ambiguas y abiertas

Optimizando las Respuestas de IA

  • Ajustar los avisos para tareas específicas
  • Ajustar la temperatura y los tokens máximos para el control de respuestas
  • Usar mensajes del sistema y avisos basados en roles

Contexto Management y encadenamiento de avisos

  • Mainteniendo el contexto en múltiples interacciones de IA
  • Encadenar avisos para guiar tareas complejas
  • Usar técnicas de memoria y referencia en conversaciones largas

Reducir sesgos y mejorar la confiabilidad de la IA

  • Detectar y mitigar sesgos en las salidas generadas por IA
  • Asegurar la precisión factual en las respuestas de IA
  • Consideraciones éticas en la ingeniería de avisos

Probar y evaluar el rendimiento de los avisos

  • Medir la calidad y consistencia de las respuestas de IA
  • Automatizar la prueba y evaluación de avisos
  • Estudios de caso de estrategias efectivas de ingeniería de avisos

Implementando aplicaciones impulsadas por IA con avisos optimizados

  • Integrar avisos refinados en flujos de trabajo empresariales
  • Optimizar chatbots e herramientas de automatización impulsadas por IA
  • Escalar estrategias de avisos para diferentes casos de uso

Tendencias emergentes en Prompt Engineering

  • Avances en técnicas de LLM y optimización de avisos
  • Colaboración híbrida entre IA y humanos a través de la ingeniería de avisos
  • Innovaciones futuras en el control de contenido generado por IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y APIs de IA
  • Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript)
  • Conocimiento básico de NLP y técnicas de generación de texto

Audiencia

  • Ingenieros de IA que trabajan con aplicaciones basadas en LLM
  • Desarrolladores que optimizan flujos de trabajo impulsados por IA
  • Analistas de datos que refinan salidas generadas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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