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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