¿Estás cansado de depender del azar al escribir prompts para tus sistemas de IA? Muchos proyectos fallan no porque los modelos sean débiles, sino porque las instrucciones están mal diseñadas, sin probar o carecen de seguridad. Con este curso en inglés, darás el salto profesional hacia una ingeniería de prompts basada en datos y procesos sistemáticos, tratando tus prompts como artefactos de software de producción.\n\nAprenderás a aplicar técnicas de ingeniería rigurosas, incluyendo versionado, pruebas A/B y suites de regresión para garantizar la fiabilidad y calidad de tus resultados. Profundizaremos en marcos de evaluación para medir métricas críticas como alucinaciones, precisión y costes operativos. Además, dominarás estrategias defensivas contra inyecciones y jailbreaks, asegurando que tus aplicaciones sean robustas y estén listas para entornos empresariales de alto riesgo.\n\nEs el momento de dejar atrás la intuición y empezar a construir sistemas de IA escalables y profesionales. Mediante laboratorios prácticos y ejercicios de debugging, transformarás tu flujo de trabajo, asegurando que cada interacción con el modelo sea precisa, segura y eficiente. ¡Inscríbete hoy y domina el arte de la ingeniería de prompts a nivel profesional!
Lo que aprenderás:
- Dominar el diseño sistemático de prompts mediante ingeniería de software.
- Implementar pruebas A/B y evaluación de métricas para optimizar rendimiento y costes.
- Aplicar estrategias de seguridad defensiva contra jailbreaks y prompt injection.
- Diseñar flujos de trabajo con Human-in-the-Loop para entornos regulados.
- Crear pipelines de evaluación basados en datasets reales.
Contenido del curso:
- Secciones: 12
- Clases: 45
- Duración: 8 horas
Requisitos:
- Familiaridad básica con herramientas de IA como ChatGPT o Copilot.
- Nivel de alfabetización técnica general (manejo de software y documentación).
- Curiosidad por el comportamiento de los sistemas de IA y disposición para experimentar.
¿Para quién es este curso?
- Profesionales de IA e ingenieros de prompts.
- Product Managers responsables de funciones basadas en IA.
- Ingenieros de software y datos que integran LLMs.
- Científicos de datos enfocados en experimentación y evaluación.
- Líderes técnicos que buscan reducir riesgos en producción.
¿Qué esperas para comenzar?
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