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SUMMARY:Curso – Ingeniería de Prompts para los Negocios
DESCRIPTION:\nDuración\n\n\n\n20 horas\n\n\n\n \n\n\n\nObjetivos\n\n\n\n\nAprovechar al máximo las herramientas de inteligencia artificial generativa.\n\n\n\nEntender el funcionamiento de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).\n\n\n\nDesarrollar habilidades de redacción de prompts efectivos para diferentes casos de uso.\n\n\n\nValidar la efectividad de los prompts desarrollados y optimizar las respuestas.\n\n\n\nIdentificar técnicas avanzadas para la personalización de los LLM y adecuarlos  a las necesidades específicas de la organización.\n\n\n\n\nTemario\n\n\n\n\nLa Ingeniería de Prompts\n\nDefiniciones y conceptos básicos\n\n\n\nPrincipios de la ingeniería de prompts\n\n\n\n\n\nFundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)\n\n¿Qué son los Modelos de Generación de Texto?\n\nDefinición y tipos\n\n\n\nPrincipales modelos de lenguaje\n\n\n\nLimitaciones de los modelos de lenguaje\n\n\n\n\n\nFuncionamiento de los modelos de lenguaje\n\nCómo generan texto\n\n\n\nEl proceso de predecir la siguiente palabra basada en el contexto.\n\n\n\nTokenización e incrustación\n\n\n\nCómo los modelos comprenden y procesan el texto.\n\n\n\n\n\n\n\nDiseño de prompts\n\nLos 5 principios del buen diseño\n\nInstrucciones claras y específicas\n\n\n\nEstructurar el prompt\n\n\n\nEspecificación del formato de salida\n\n\n\nVerificación de condiciones\n\n\n\n\n\nEl ciclo de desarrollo\n\nParámetros del sistema\n\n\n\nEstablecer roles\n\n\n\nDar detalles y establecer contexto\n\n\n\nProporcionar ejemplos\n\n\n\nAjuste de tono y estilo\n\n\n\n\n\nCasos de uso en la empresa\n\nCreación de contenido\n\n\n\nGestión del conocimiento\n\n\n\nTransformación\n\n\n\nRazonamiento\n\n\n\nSimplificación y automatización\n\n\n\nAnálisis y clasificación\n\n\n\n\n\nPrompts utilitarios\n\nPrompts condicionales\n\n\n\nGenerar texto a partir de notas\n\n\n\nAprender y aplicar a diferentes contextos\n\n\n\nGeneración de ideas\n\n\n\nAcceso a la web para generación de contexto\n\n\n\n\n\nTácticas para mejorar resultados\n\nSelección del estilo\n\n\n\nRestricciones y directrices\n\n\n\nInstrucciones específicas\n\n\n\n\n\nTécnicas de desarrollo\n\nAprendizaje en el contexto\n\n\n\nCadena de pensamiento\n\n\n\nAuto-consistencia\n\n\n\nÁrbol de pensamiento\n\n\n\n\n\nUso de roles\n\nAsignación de roles a modelo de lenguaje\n\n\n\nAsignación de roles a entes externos\n\n\n\n\n\nUso de hiperparámetros\n\nTemperatura\n\n\n\nMax_tokens\n\n\n\nTop_p, Top_k\n\n\n\nN\n\n\n\nPresence_penality, frequency penality\n\n\n\nStop\n\n\n\nLogit_bias\n\n\n\n\n\nUso de hiperparámetros\n\nTemperatura\n\n\n\nMax_tokens\n\n\n\nTop_p, Top_k\n\n\n\n\n\n\n\nIA generativa en el entorno empresarial\n\nBeneficios, Riesgos y Desafíos\n\n\n\nModelos de despliegue\n\n\n\nPersonalización con datos propios\n\nFine tunning/Transfer learning\n\n\n\nRetrieval Augmented Generation\n\n\n\n\n\n\n\nÉtica y entorno regulatorio\n\nPrincipios éticos\n\n\n\nRiesgos éticos y desafíos\n\n\n\nEntorno regulatorio\n\nUnión Europea – Ley de IA (AI Act, 2024)\n\n\n\n\n\n
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