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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a GPT-5 y capacidades para desarrolladores
- Capacidades clave de GPT-5, multimodalidad y funciones de agentes
- Selección de modelos, comprensión de precios y límites
- Consideraciones éticas y gobernanza empresarial
Indicaciones (Prompting) y diseño de sistema para salidas confiables
- Patrones de indicaciones, mensajes de sistema e ingeniería de contexto
- Pensamiento por cadena (chain-of-thought) frente a indicaciones concisas y técnicas few-shot
- Prueba de indicaciones y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo de desarrollo local
- Llamadas a las APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y sandboxing
- 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
- Enrutamiento, orquestación y estrategias de respaldo (fallback)
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales
Pruebas, evaluación y validación
- Suites de pruebas automatizadas para indicaciones y comportamientos
- Red-teaming, pruebas de borrosidad (fuzz testing) y ejemplos adversarios
- Métricas para precisión, tasas de alucinación y satisfacción del usuario
Despliegue, monitoreo y observabilidad
- Patrones de CI/CD para funciones habilitadas por modelos y lanzamientos canario
- Registro (logging), trazas (tracing) y telemetría para observabilidad a nivel de indicaciones
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Manejo de datos, consideraciones PI/PHI y sanitización de contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, lotes (batching) y estrategias de caché
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de al menos un lenguaje de programación, como Python o JavaScript.
- Experiencia en la llamada a APIs REST o SDKs.
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON.
Público objetivo
- Ingenieros de software
- Ingenieros de ML
- Ingenieros de DevOps / SRE
Reseñas (2)
la forma correcta de crear indicaciones (prompts) e incluir salvaguardas en las instrucciones.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Curso - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traducción Automática
Capacidad de adaptarse a las sugerencias de la audiencia, es decir, poder crear un escenario real de agente de IA sobre la marcha.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
