Inteligencia Artificial: Prompt Engineering

Descripción

Diseña prompts efectivos para ChatGPT, Claude y Gemini, y multiplica tu productividad.

A quién está dirigido

- Profesionales que buscan aumentar su productividad.
- Emprendedores que quieran automatizar procesos.
- Cualquier persona que use ChatGPT, Claude o Gemini.

Objetivo

Dominar la comunicación con la IA para mejorar la productividad profesional, aprendiendo a diseñar prompts efectivos que permitan obtener resultados precisos, ahorrar tiempo y automatizar tareas complejas en el trabajo diario, llevándote desde cero hasta dominar técnicas avanzadas de prompt engineering.

Temario

Módulo 1: Fundamentos prácticos de la IA generativa
- Estructura de prompts efectivos: aprender a utilizar roles, enfoque, límites y contexto para obtener respuestas precisas desde el primer intento.
- Análisis de documentos con IA: creación de prompts especializados para extraer información clave de documentos complejos de manera eficiente.
- Cómo piensan los LLMs: descubrir cómo los modelos interpretan el significado de las palabras y los contextos.
- Definición de roles efectivos: dominar la técnica de asignar roles específicos a la IA para obtener respuestas más especializadas.
Módulo 2: Estructurando instrucciones claras y efectivas
- Comparación de plataformas: técnicas zero-shot y few-shot. Aprender cuándo proporcionar ejemplos y cuándo confiar en la capacidad del modelo para generalizar.
- Prompts con etiquetas XML: uso de estructuras XML para organizar información compleja y mejorar la comprensión del contexto.
Módulo 3: Manejo de contexto extenso y datos
- Ventana de contexto: comprensión de cómo los LLMs procesan y priorizan información en conversaciones largas.

- Técnicas de grounding: métodos para anclar respuestas en datos específicos, ideales para consultas legales y técnicas.
- Cadena de pensamiento (Chain of Thought): solicitar razonamiento paso a paso y verificar resultados con múltiples métodos.
Módulo 4: Técnicas de razonamiento para tareas complejas
- Modelos de razonamiento: estructurar cadenas de pensamiento para problemas complejos.
- Prompt chaining: dividir tareas complejas en pasos independientes y conectados para obtener resultados más controlados.
- Agentes personalizados: creación de asistentes de IA especializados con personalidad y conocimiento adaptado a necesidades empresariales.

Módulo 5: Aplicaciones y automatización profesional
- Generación de imágenes: creación de prompts detallados para herramientas visuales.
- Análisis de datos: uso de ChatGPT para analizar datos (por ejemplo, de e-commerce) y extraer insights accionables.
- Evaluación de respuestas: implementación de criterios para validar y mejorar la calidad de las respuestas de los LLMs.