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Curso de ChatGPT y Prompt Engineering
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aula Virtual Personalizada
Aprende a diseñar y optimizar prompts para ChatGPT en este curso de Prompt Engineering.
Descubre cómo diseñar, optimizar y aplicar prompts efectivos para ChatGPT en tareas empresariales y creativas. Este curso cubre desde los fundamentos del Prompt Engineering hasta la integración de IA en flujos de trabajo avanzados, utilizando herramientas como APIs y Python.
Formación en ChatGPT y Prompt Engineering bonificable para empresas
A quién va dirigido nuestro curso de ChatGPT y Prompt Engineering
Desarrolladores, profesionales del marketing, analistas y cualquier persona interesada en optimizar la interacción con modelos de lenguaje para tareas específicas y aplicaciones empresariales.
Objetivos de nuestro curso de ChatGPT y Prompt Engineering
- Comprender los principios básicos del Prompt Engineering y cómo se relacionan con la interacción con modelos de IA.
- Diseñar prompts efectivos y optimizados para mejorar la calidad de las respuestas generadas por ChatGPT.
- Integrar ChatGPT en flujos de trabajo automatizados para tareas complejas y empresariales.
- Aprender a depurar y ajustar prompts para obtener resultados específicos en aplicaciones prácticas.
- Explorar casos avanzados de uso, como la creación de asistentes virtuales y generación de contenido creativo.
Qué vas a aprender en nuestro curso de ChatGPT y Prompt Engineering
Descubre cómo diseñar, optimizar y aplicar prompts efectivos para ChatGPT en tareas empresariales y creativas. Este curso cubre desde los fundamentos del Prompt Engineering hasta la integración de IA en flujos de trabajo avanzados, utilizando herramientas como APIs y Python.
Requisitos de nuestro curso de ChatGPT y Prompt Engineering
- Experiencia básica en el uso de herramientas de IA o ChatGPT
- Familiaridad con conceptos básicos de programación y flujo de datos
- Acceso a ChatGPT (o GPT-4) y/o una API de OpenAI configurada
- Equipo con conexión estable a Internet, 8 GB de RAM y 10 GB de espacio libre
- Instalaciones previas: Postman, Python 3.8+, Pip, GIT, y Visual Studio Code
Temario del curso de ChatGPT y Prompt Engineering
tema 1
Introducción a ChatGPT y Prompt Engineering
- Qué es ChatGPT y cómo funciona
- Historia y evolución de los modelos de lenguaje
- ¿Qué es el Prompt Engineering?
- Importancia del Prompt Engineering en aplicaciones prácticas
- Casos de uso: desde preguntas simples hasta automatización avanzada
- Limitaciones y desafíos actuales de ChatGPT
- Comprendiendo los contextos de respuesta de ChatGPT
- Estrategias básicas para estructurar prompts
- Diferencias entre versiones de ChatGPT (3.5 vs 4.0)
- Ejercicio práctico: Crear tu primer prompt básico
tema 2
Fundamentos del Prompt Engineering
- Elementos básicos de un prompt efectivo
- Uso de instrucciones claras y específicas
- Personalización del tono y estilo de respuesta
- Uso de ejemplos en los prompts (few-shot learning)
- Contextos estáticos vs dinámicos en prompts
- Evitar ambigüedades en las instrucciones
- Iteración y refinamiento de prompts
- Comprendiendo las respuestas del modelo
- Identificación de prompts poco efectivos
- Ejercicio práctico: Comparar resultados con diferentes estilos de prompts
tema 3
Optimización de Prompts para Tareas Específicas
- Diseñar prompts para generación de texto
- Crear prompts para resumen de información
- Formulación de preguntas y respuestas optimizadas
- Estructuración de prompts para corrección de texto
- Uso de prompts para análisis de sentimiento
- Generación de tablas y estructuras organizadas
- Prompts para traducción y lenguaje multilingüe
- Cómo ajustar prompts para resultados más rápidos
- Incorporar criterios específicos en las respuestas
- Ejercicio práctico: Crear un prompt para un caso empresarial
tema 4
Avances en Prompt Engineering: Few-shot y Zero-shot
- Diferencia entre few-shot y zero-shot learning
- Aplicaciones prácticas de few-shot prompts
- Cómo maximizar la precisión en zero-shot learning
- Uso de cadenas de prompts para tareas complejas
- Incorporar múltiples ejemplos en un solo prompt
- Técnicas avanzadas para evitar respuestas erróneas
- Gestión de tokens y límites en ejemplos largos
- Ejercicio práctico: Crear un flujo de few-shot prompts
- Beneficios y limitaciones de estas técnicas
- Mejores prácticas para estructurar prompts avanzados
tema 5
Introducción a la API de OpenAI
- Qué es la API de OpenAI y cómo funciona
- Configuración inicial de la API
- Cómo generar tu clave API
- Ejemplo básico de solicitud a la API con Python
- Diferencias entre usar la API y la interfaz de ChatGPT
- Gestionar parámetros en solicitudes API (temperature, max_tokens, etc.)
- Uso de la API para respuestas específicas y controladas
- Configuración de solicitudes para tareas repetitivas
- Ejercicio práctico: Realizar una llamada API con prompts personalizados
- Seguridad y gestión de límites de uso en la API
tema 6
Técnicas de Debugging en Prompt Engineering
- Identificar errores comunes en los prompts
- Ajustar prompts para mejorar la relevancia de las respuestas
- Uso de logs y seguimiento de iteraciones
- Evitar resultados contradictorios o ambiguos
- Optimización de prompts para diferentes contextos
- Incorporar retroalimentación en el diseño de prompts
- Cómo medir la efectividad de un prompt
- Iteración ágil en prompts con problemas
- Ejercicio práctico: Depurar un prompt mal diseñado
- Herramientas y estrategias para debugging eficiente
tema 7
Creación de Flujos de Trabajo Automatizados
- ¿Qué es un flujo de trabajo automatizado?
- Uso de Python para automatización con ChatGPT
- Integración con herramientas como Zapier y Make
- Ejemplos de flujos: generación de reportes, email marketing, etc.
- Estructuración de prompts dinámicos para flujos de trabajo
- Consideraciones de escalabilidad en automatización
- Cómo manejar errores en flujos de trabajo
- Ejercicio práctico: Crear un flujo de trabajo con Zapier y ChatGPT
- Evaluar la eficiencia de los flujos automatizados
- Aplicaciones empresariales de flujos con ChatGPT
tema 8
Diseño de Asistentes Virtuales con ChatGPT
- Principios básicos para asistentes virtuales
- Configuración de un asistente con prompts dinámicos
- Uso de contextos estáticos para mantener coherencia
- Ejemplo práctico: Asistente para soporte técnico
- Personalización de asistentes para diferentes audiencias
- Cómo mejorar las interacciones con retroalimentación
- Uso de API para asistentes virtuales escalables
- Ejercicio práctico: Diseñar un asistente básico con Python
- Métricas de éxito para asistentes virtuales
- Consideraciones éticas en la implementación de asistentes
tema 9
Aplicaciones Creativas de ChatGPT
- Generación de contenido para redes sociales
- Creación de descripciones de productos
- Uso en escritura creativa y narrativa
- Generación de ideas para marketing y campañas
- Ejemplo práctico: Crear un post completo para LinkedIn
- Uso de prompts para storytelling interactivo
- Ajustar el tono para diferentes públicos
- Ejercicio práctico: Desarrollar un proyecto creativo
- Prompts para brainstorming y lluvias de ideas
- Usos avanzados en campañas publicitarias
tema 10
Proyecto Final
- Diseño de un caso práctico basado en Prompt Engineering
- Uso de múltiples técnicas aprendidas durante el curso
- Creación de flujos de trabajo avanzados con API y ChatGPT
- Generación de contenido automatizado para un escenario empresarial
- Documentación de resultados y métricas
- Presentación de proyectos a un público técnico
- Evaluación y retroalimentación
- Identificación de áreas de mejora
- Integración con otras herramientas para escalar el proyecto
- Conclusión y próximos pasos en Prompt Engineering