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Temario del curso

Buenas prácticas y herramientas recomendadas

Errores comunes y estrategias para mitigarlos

Introducción a la ingeniería de prompts

Refinamiento de prompts y diseño iterativo

Elaboración de prompts para automatización de pruebas y generación de consultas SQL

Resumen y próximos pasos

Utilización de prompts para explicar código y depurarlo

Redacción de prompts para generar código

  • Evitar la generación de código inexacto o que presente vulnerabilidades de seguridad
  • Gestionar entradas incompletas o ambiguas
  • Diseñar prompts alternativos y mecanismos de control para garantizar resultados seguros
  • Crear casos de prueba a partir de especificaciones o código existente
  • Generar consultas SQL estructuradas a partir de lenguaje natural
  • Formatear los resultados para su integración en suites de pruebas
  • Explicar código antiguo o poco familiar para el desarrollador
  • Elaborar prompts que permitan analizar la lógica del programa o identificar casos límite
  • Detectar y describir errores o aspectos ineficientes en el código
  • Generar código a partir de descripciones escritas en lenguaje natural
  • Controlar el formato y el idioma del programa resultante
  • Gestionar lógica compleja o múltiples funciones dentro de un mismo prompt
  • Mejorar los resultados mediante concatenación de prompts y ciclos de retroalimentación
  • Recuperarse de errores y ajustar prompts según sea necesario
  • Análisis de casos prácticos sobre refinamiento de prompts para tareas técnicas
  • Crear y reutilizar bibliotecas de prompts
  • Aplicar plantillas de prompts en entornos como VS Code o mediante APIs
  • Evaluar la calidad y eficacia de los prompts en producción
  • Conceptos fundamentales: prompts, contexto, tokens y modelos subyacentes
  • Tipos de prompts: cero-shot, one-shot y few-shot
  • Distinción entre instrucciones del sistema y del usuario en distintas APIs

Requerimientos

Público objetivo

  • Desarrolladores que emplean modelos de lenguaje grande para generar o analizar código
  • Líderes técnicos interesados en incorporar herramientas de IA a sus procesos laborales
  • Profesionales del software que experimentan con la integración de modelos de lenguaje grande
  • Experiencia previa en desarrollo de software o programación
  • Conocimiento básico de los lenguajes de programación más habituales (por ejemplo, Python, JavaScript, SQL)
  • Comprensión inicial de modelos de lenguaje grande y herramientas de IA como ChatGPT, Claude o Copilot
 7 Horas

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