Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Programa del Curso
Mejores Prácticas y Herramientas
Problemas Comunes y Estrategias de Mitigación
Introducción a Prompt Engineering
Refinamiento y Diseño Iterativo de Prompt
Prompting para la Generación de Test Automation y SQL
Resumen y Próximos Pasos
Usando Prompts para Explicar y Depurar Códigos
Escribiendo Prompts para la Generación de Código
- Evitar código imaginario o vulnerabilidades de seguridad
- Manejar entradas incompletas u ambigüas
- Crear prompts de respaldo seguros y barreras de protección
- Crear casos de prueba a partir de requisitos o código
- Generar consultas estructuradas SQL desde lenguaje natural
- Formatear salidas para integración en suites de pruebas
- Explicar código heredado o desconocido
- Prompting para análisis paso a paso de lógica o casos límite
- Encontrar y explicar errores o ineficiencias
- Generación de código desde descripciones en lenguaje natural
- Control del formato de salida y el lenguaje de programación
- Trabajar con lógica compleja o múltiples funciones
- Mejorar resultados a través de encadenamiento de prompts y bucles de retroalimentación
- Estrategias de recuperación de errores y ajuste de prompts
- Estudios de caso en refinamiento para tareas técnicas
- Bibliotecas de prompts y patrones de reutilización
- Usando plantillas de prompt en VS Code o flujos de trabajo basados en API
- Evaluar la calidad y el rendimiento del prompt en uso en producción
- Comprender prompts, contexto, tokens y modelos
- Tipos de prompts: cero-shot, uno-shot, pocos-shot
- Usar instrucciones del sistema vs. usuario en diferentes APIs
Requerimientos
Áudito
- Desarrolladores que utilizan LLM en la generación o análisis de código
- Líderes técnicos que exploran herramientas de IA en sus flujos de trabajo
- Profesionales del software que experimentan con integraciones de LLM
- Experiencia en desarrollo de software o scripting
- Familiaridad con lenguajes de programación comunes (por ejemplo, Python, JavaScript, SQL)
- Entendimiento básico de modelos de lenguaje grandes y herramientas de IA como ChatGPT, Claude o Copilot
7 Horas