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Desarrollo de IA

Prompt Engineering para Desarrolladores

Esta formación aborda el prompt engineering, enseñando cómo diseñar y optimizar prompts para interactuar eficazmente con modelos de IA generativa. Comienza con los fundamentos, incluyendo estrategias zero-shot y few-shot, el uso de roles y system prompts, limitaciones de salida y técnicas como Chain-of-Thought (CoT). A continuación, explora técnicas avanzadas de prompting, como RAG y ReAct, así como herramientas que facilitan su implementación. Finalmente, se centra en el testing y la gestión de prompts mediante plataformas como LangSmith, promptfoo y garak, para asegurar resultados consistentes, seguros y evaluables en entornos de desarrollo.

Formación recién publicada

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Curso impartido por

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Alan Sastre

Experto en Desarrollo web

Contenido de la formación

5 Secciones · 23 Lecciones · 3 h. y 22 min. en total

Introducción

1 min.

Fundamentos del Prompt Engineering

1 h. y 47 min.

Técnicas de Prompt Engineering

1 h. y 15 min.

Proyecto: API REST en FastAPI usando Prompt Registry y observabilidad con LangSmith

16 min.

Conclusiones

1 min.

Habilidades que obtendrás

  • Comprender los fundamentos del Prompt Engineering.
  • Diseñar prompts estructurados y controlados.
  • Aplicar técnicas avanzadas de razonamiento en LLMs.
  • Gestionar eficazmente el contexto en aplicaciones con modelos de lenguaje.
  • Testear, evaluar y versionar prompts de forma profesional.
  • Desarrollar un flujo completo de creación y gestión de prompts en entornos reales.

Requisitos mínimos

Conocimientos sólidos en programación de alto nivel, preferiblemente Python. Experiencia previa con el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch. Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Familiaridad con los entornos de desarrollo integrados (IDE) y los asistentes de código.

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Alejandro Magdalena Niño
4.2

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