Temario del curso
Introducción a GPT-5 y sus capacidades para desarrolladores
- Principales características de GPT-5, su multimodalidad y funcionalidades para agentes.
- Cómo seleccionar el modelo adecuado, así como información sobre precios y limitaciones.
- Consideraciones éticas y normativas empresariales al emplear GPT-5.
Diseño de prompts e ingeniería del sistema para obtener resultados fiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema y técnicas de gestión del contexto.
- Técnicas de prompting resumido frente a planteamientos más detallados, así como el uso de ejemplos previos.
- Pruebas de prompts y definición de criterios de aprobación.
APIs, SDKs y flujos de trabajo de desarrollo local
- Invocación de las APIs de GPT-5, uso del SDK, autenticación y gestión segura de credenciales.
- Desarrollo local: simulación de respuestas y creación de entornos aislados.
- Manejo de versiones, estructuras de solicitudes/respuestas y gestión de errores.
Creación de agentes e integración con herramientas
- Diseño de arquitecturas de agentes seguras y definición de interfaces para herramientas.
- Estrategias de enrutamiento, coordinación y mecanismos de respaldo.
- Control de límites de uso, manejo de concurrencia y consideraciones transaccionales.
Pruebas, evaluación y validación
- Creación de suites automatizadas para comprobar prompts y su comportamiento.
- Técnicas como pruebas de red-teaming, fuzz testing y uso de ejemplos adversariales.
- Métricas clave: precisión, niveles de alucinaciones y satisfacción del usuario.
Implementación, supervisión y observabilidad
- Patrones CI/CD aplicados a funcionalidades impulsadas por modelos y estrategias de lanzamientos canarios.
- Registro de eventos, trazado detallado y telemetría orientada al análisis de prompts.
- Sistemas de alerta, gestión de SLA y protocolos para respuesta ante incidencias.
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo adecuado de datos, cumplimiento con normativas de protección de información personal (PI/PHI) y depuración del contexto.
- Controles de acceso, auditorías periódicas y verificaciones de conformidad legal.
- Estrategias para reducir el uso excesivo de tokens: agrupamiento de solicitudes y uso de caché.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de al menos un lenguaje de programación como Python o JavaScript.
- Experiencia en el uso de APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con conceptos de aprendizaje automático/inteligencia artificial y estructuras de datos JSON.
Público objetivo
- Ingenieros de software
- Ingenieros de machine learning
- Ingenieros DevOps o SRE.
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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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.
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