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Temario del curso

Introducción a GPT-5 y capacidades para desarrolladores

  • Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y características de agentes
  • Elegir modelos, comprender precios y límites
  • Consideraciones éticas y gobernanza empresarial

Diseño de prompts y sistemas para salidas confiables

  • Patrones de prompts, mensajes del sistema e ingeniería de contexto
  • Cadena de pensamiento frente a prompts concisos y técnicas de few-shot
  • Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación

APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local

  • Llamadas a APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
  • Desarrollo local, simulación de respuestas y entornos aislados (sandbox)
  • Versionado, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores

Construcción de agentes e integraciones de herramientas

  • Diseño de arquitecturas de agentes seguras e interfaces de herramientas
  • Ruteo, orquestación y estrategias de respaldo
  • Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales

Pruebas, evaluación y validación

  • Suites de pruebas automatizadas para prompts y comportamientos
  • Caza de fallos (red-teaming), pruebas de estrés (fuzz testing) y ejemplos adversarios
  • Métricas de precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario

Despliegue, monitoreo y observabilidad

  • Patrones CI/CD para características habilitadas por modelos y lanzamientos piloto (canary)
  • Registro de datos, trazado y telemetría para la observabilidad a nivel de prompt
  • Alertas, consideraciones SLA y respuesta ante incidentes

Seguridad, privacidad y optimización de costos

  • Manejo de datos, consideraciones PI/PHI (información personal identificable/sensible) y saneamiento de contexto
  • Control de acceso, auditoría y puntos de verificación de cumplimiento
  • Optimización del uso de tokens, estrategias de agrupación y almacenamiento en caché

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de al menos un lenguaje de programación como Python o JavaScript
  • Experiencia llamando APIs REST o utilizando SDKs
  • Familiaridad básica con conceptos de ML/AI y estructuras de datos JSON

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de software
  • Ingenieros de aprendizaje automático (ML)
  • Ingenieros DevOps / SRE
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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