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Duración 14 horas (2 días)
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
Creación de Prompts y Diseño de Sistemas para Resultados Confiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema e ingeniería de contexto
- Pensamiento por cadena (Chain-of-thought) vs. prompts concisos y técnicas de pocos ejemplos (few-shot)
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y Flujo de Trabajo de Desarrollo Local
- Llamado a APIs de GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas (mocking) y entornos de aislamiento (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 prompts y comportamientos
- Equipo rojo (Red-teaming), pruebas de ofuscación (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, trazabilidad y telemetría para observabilidad a nivel de prompt
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, Privacidad y Optimización de Costos
- Gestión de datos, consideraciones de PII/PHI y saneamiento de contexto
- Control de acceso, auditoría y puntos de control de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, procesamiento por 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.
- Conocimiento básico de conceptos de IA/ML y estructuras de datos JSON.
Audiencia
- Ingenieros de software.
- Ingenieros de ML.
- Ingenieros de DevOps / SRE.
Reseñas (1)
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
