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Programa del Curso
Introducción a GPT-5 y capacidades de los desarrolladores
- Capacidades clave del GPT-5, multimodalidad y características del agente
- Elegir modelos, comprender la tarificación y los límites
- Cuestiones éticas y gobernanza empresarial
Diseño de prompts y sistemas para resultados confiables
- Patrones de prompts, mensajes del sistema y ingeniería de contexto
- Métodos de razonamiento en cadena vs. prompts concisos y técnicas de pocas muestras
- Pruebas de prompts y establecimiento de criterios de aceptación
APIs, SDKs y flujo de trabajo local de desarrollo
- Llamadas a APIs del GPT-5, uso de SDKs, autenticación y gestión de secretos
- Desarrollo local, simulación de respuestas y sandboxing
- Versiónes, esquemas de solicitud/respuesta y manejo de errores
Construcción de agentes e integraciones con herramientas
- Diseño de arquitecturas seguras de agentes e interfaces de herramientas
- Enrutamiento, orquestación y estrategias de falla
- Límites de tasa, control de concurrencia y consideraciones transaccionales
Pruebas, evaluación y validación
- Baterías automatizadas de pruebas para prompts y comportamientos
- Red-teaming, prueba de difusión y ejemplos adversarios
- Métricas para precisión, tasas de fantasmas e satisfacción del usuario
Implementación, monitoreo y observabilidad
- Patrones CI/CD para funciones habilitadas por modelos y versiones canario
- Registro, seguimiento y telemetría para la observabilidad a nivel de prompts
- Alertas, consideraciones de SLA y respuesta a incidentes
Seguridad, privacidad y optimización de costos
- Gestión de datos, consideraciones PI/PHI y saneamiento del contexto
- Access control, auditoría y puntos de verificación de cumplimiento
- Optimización del uso de tokens, 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 invocación de APIs REST o SDKs
- Familiaridad básica con conceptos de ML/IA y estructuras de datos JSON
Publico Objetivo
- Ingenieros de software
- Ingenieros de ML
- DevOps / Ingenieros SRE
14 Horas
Testimonios (3)
Aprecie mucho la forma en que el entrenador presentó todo. Entendí todo incluso si Finance no es mi área, se aseguró de que todos los participantes estuvieran al mismo nivel, mientras mantenía el tiempo. Los ejercicios estaban bien distribuidos. La interacción con los participantes siempre fue constante. El material era perfecto, ni demasiado ni poco. Explicó muy bien temas un poco más complicados para que todos pudieran entenderlos.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática
El tema y la forma en que se presentó.
Mark Mackintosh - IUM Insurance
Curso - ChatGPT for Executives
Traducción Automática
Ejemplos prácticos en Seguros
Viren - Hollard Insure
Curso - ChatGPT
Traducción Automática
