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ChatGPT Prompt Engineering para desarrolladores – Nivel básico

En este curso aprenderás cómo utilizar un modelo de lenguaje amplio (LLM, por sus siglas en inglés) para construir rápidamente aplicaciones nuevas y potentes. Utilizando la API de OpenAI, podrás desarrollar capacidades que aprenden a innovar y crear valor de maneras que antes eran complejas en términos de costo o altamente técnicas. También se aprenderá cómo funcionan los LLMs y se proporcionará las mejores prácticas para el diseño de indicaciones, así cómo se pueden utilizar las APIs de LLM en aplicaciones para una variedad de tareas, incluyendo: - Resumir (por ejemplo, resumir reseñas de usuarios para mayor brevedad) - Inferir (por ejemplo, clasificación de sentimientos, extracción de temas) - Transformar texto (por ejemplo, traducción, corrección ortográfica y gramatical) - Expandir (por ejemplo, escribir correos electrónicos automáticamente) - Chatbot personalizado Este curso es tomado directamente de la compañía DeepLearning.AI, impartido por Isa Fulford (OpenAI) y Andrew Ng (DeepLearning.AI).

Inicia sesión para inscribirte Descargar información (PDF Flyer)

Inicio

27/06/2023

Duración

20 horas

Dedicación

4 horas por semana

Precio

Beca Competitividad Laboral y BOSCH

Idioma

Español

Modalidad

Vía Teams

Horarios

  • Martes, jueves – 16:00 a 18:00 (Hora ciudad Juárez).

    Inicia 27/06/2023

Prerequisitos

"ChatGPT Prompt Engineering para desarrolladoras" es apto para principiantes. Solo se necesita un conocimiento básico de Python. Pero también es adecuado para ingenieros avanzados de aprendizaje automático que deseen acercarse al estado del arte en el diseño de indicaciones y utilizar LLMs.

Requisitos

El estudiante deberá contar con un equipo de cómputo, acceso a internet, micrófono y cámara.

Perfil de ingreso

• Conocimientos básicos de programación. • Interés en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural. • Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático.

Perfil de egreso

• Habilidades en el uso de LLMs para el desarrollo de aplicaciones. • Conocimiento en tareas de procesamiento del lenguaje natural. • Capacidad para crear chatbots personalizados. • Comprensión de los conceptos fundamentales de los LLMs

Obtén certificados oficiales

  • Certificado - Programa de desarrollo de talento 2023

  • Certificado - Programa de desarrollo de talento 2023

Contenido del curso

Tema 1: Introducción a los modelos de lenguaje amplio

●	Base LLM.
●	Instruction tuned LLMs.

Tema 2: Directrices para el Prompting

●	Principios del Prompting.
●	Dale tiempo a la modelo para "pensar"
●	Limitaciones del modelo: alucinaciones

Tema 3: Desarrollo Iterativo de Preguntas

•	Generar una descripción de marketing de un producto a partir de una hoja de datos del producto
•	Cargar las bibliotecas de Python para ver HTML

Tema 4: Resumiendo

•	Resumir con un límite de palabras/frases/caracteres
•	Resumir con enfoque en envío y entrega, el precio y el valor, múltiples productos.
•	Intenta "extraer" en lugar de "resumir"

Tema 5: Infiriendo

•	Identificación de tipos de emociones
•	Extraer el nombre del producto y de la empresa de las reseñas de los clientes
•	Realizando múltiples tareas al mismo tiempo

Tema 6: Transformando

•	Traducción y traducción universal
•	Formatos de conversión
•	Revisión ortográfica/gramática

Tema 7: Expansión

•	Personalizar la respuesta automatizada a un correo electrónico del cliente

Tema 8: Chatbot

•	Bot de Pedidos

Instructor del curso

Angel Antonio Vera Sánchez

Angel Antonio Vera Sánchez

Antonio Vera hoy en día es un ingeniero de software senior, y está mayormente enfocado en implementar modelos de inteligencia artificial para clasificación y predicción utilizando datos en tiempo real. Anteriormente actuó como Project Manager, y desarrollador de software dentro del IA Center. Ha liderado y desarrollado varios proyectos en los que se ha implementado un servidor de aplicaciones basado en Django, y modelos de inteligencia artificial basados en Deep Learning. También ha dado anteriormente cursos de Python y de Deep Learning en el IA Center.