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Temario del curso

Introducción a la ingeniería avanzada de prompts

  • Comprensión del papel fundamental que desempeñan los prompts en el modelo DeepSeek LLM
  • Cómo influye la estructura del prompt en las respuestas generadas por la IA
  • Diferencias entre los modelos DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 y otros modelos de lenguaje respecto al manejo de prompts

Diseño de prompts eficaces

  • Elaboración de instrucciones precisas y bien estructuradas para la IA
  • Métodos para controlar el tono, longitud y formato del texto generado
  • Cómo abordar preguntas ambiguas o abiertas mediante prompts adecuados

Optimización de las respuestas de la IA

  • Ajuste fino de los prompts según necesidades específicas
  • Control de factores como la temperatura y el número máximo de tokens en las respuestas
  • Uso estratégico de mensajes del sistema y prompts basados en roles

Gestión del contexto y uso de cadenas de prompts

  • Mantener la coherencia temática a lo largo de múltiples interacciones con el modelo
  • Cómo combinar varios prompts para guiar tareas complejas
  • Técnicas para recordar información previa y hacer referencias en conversaciones extensas

Reducción de sesgos y mejora de la confiabilidad de la IA

  • Detección y atenuación de posibles sesgos presentes en las respuestas generadas por la IA
  • Métodos para asegurar que el contenido sea fiel a los hechos y preciso
  • Aspectos éticos clave a considerar durante la ingeniería de prompts

Pruebas y evaluación del desempeño de los prompts

  • Cómo medir la calidad y consistencia de las respuestas generadas por el modelo
  • Automatización de procesos de prueba y análisis de resultados
  • Ejemplos prácticos sobre estrategias exitosas de ingeniería de prompts

Implementación de aplicaciones basadas en IA utilizando prompts optimizados

  • Integración de prompts refinados en procesos empresariales avanzados
  • Optimización de chatbots y herramientas automatizadas impulsadas por inteligencia artificial
  • Adaptación escalable de estrategias de prompts a distintos escenarios prácticos

Tendencias actuales en la ingeniería de prompts

  • Novedades recientes relacionadas con los modelos LLM y técnicas de optimización de prompts
  • Colaboración híbrida entre humanos e inteligencia artificial mediante el diseño adecuado de prompts
  • Futuras innovaciones orientadas a un mayor control sobre el contenido generado por IA

Resumen final y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia previa con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs de inteligencia artificial
  • Dominio de algún lenguaje de programación, como Python o JavaScript
  • Conocimientos básicos sobre procesamiento del lenguaje natural y generación textual

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan en aplicaciones basadas en LLM
  • Desarrolladores encargados de optimizar flujos de trabajo impulsados por la inteligencia artificial
  • Analistas de datos interesados en mejorar los resultados generados por modelos de IA
 14 Horas

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