Prompt Engineering

1. Introducción a la Inteligencia Artificial

1.1 Definición de IA

1.2 Importancia de la IA en la sociedad moderna

2. Conceptos básicos de IA

2.1 Algoritmos y modelos de IA

2.2 Datos y su relevancia en IA

3. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

3.1 Fundamentos del Aprendizaje Automático

3.2 Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning

4. Redes Neuronales y Deep Learning

4.1 Conceptos básicos de redes neuronales

4.2 Deep Learning y sus aplicaciones

5. Herramientas y Plataformas de IA

5.1 Herramientas de desarrollo de IA

5.2 Plataformas y servicios en la nube

1. Fundamentos de la IA Generativa

1.1 Definición de IA Generativa

1.2 Importancia y aplicaciones de la IA Generativa

2. Principios de los Modelos Generativos

2.1 Generative Adversarial Networks (GANs)

2.2 Modelos Variacionales (VAEs)

2.3 Modelos de difusión

2.4 Modelos basados en Transformers

3. Introducción a los Large Language Models (LLMs)

3.1 Definición y características de los LLMs

3.2 Modelos de LLMs en el mercado

4. Entrenamiento y Evaluación de LLMs 

4.1 Entrenamiento de LLMs

4.2 Evaluación de LLMs

5. Herramientas Disponibles para IA Generativa

5.1 Para modelos de lenguaje

5.2 Para generación de imágenes

5.3 Para generación de vídeo

5.4 Para generación de audio

5.5 Para generación de código

6. Herramientas de Automatización y Productividad con IA Generativa

6.1 Herramientas para automatización y productividad

1. Fundamentos de Prompt Engineering

1.1 Prompt Engineering: fundamentos y aplicaciones

1.2 Diseño efectivo de Prompts

2. Role Playing

2.1 Introducción al Role Playing

2.2 Diseño de prompts para Role Playing

2.3 Caso de uso: entrenamiento asistentes Atención al Cliente

3. Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot Prompting

3.1 Zero-Shot vs. One-Shot vs. Few-Shot Prompting

3.2 Diseño efectivo de prompts

3.3 Caso de uso: clasificación de tickets en Helpdesk

3.4 Caso de uso: extracción de información en contratos

 1. Prompt Chaining

1.1 Introducción al Prompt Chaining

1.2 Poniendo en práctica el Prompt Chaining

1.3 Caso de uso: automatización del proceso de creación de contenidos de marketing

2. JailBreak

2.1 Introducción al JailBreak

2.2 Poniendo en práctica las defensas contra el JailBreak

2.3 Caso de uso: protección de información confidencial en departamento Legal

3. Chain-of-Thoughts

3.1 Introducción al Chain-of-Thoughts

3.2 Enfoques de aplicación de Chain-of-Thoughts

3.3 Poniendo en práctica el Chain-of-Thoughts

3.4 Caso de uso: optimización del proceso de resolución de Soporte Técnico

4. Tree-of-Thoughts

4.1 Introducción al Tree-of-Thoughts

4.2 Aplicación efectiva de Tree-of-Thoughts

4.3 Caso de uso: toma de decisiones estratégicas en el departamento de Planificación

5. Problem Decomposition

5.1 Introducción a Problem Decomposition

5.2 Aplicación de Problem Decomposition

5.3 Caso de uso: optimización del proceso de resolución de Soporte Técnico (comparativa con Chain-of-Thoughts)

6. Self-Consistency

6.1 Introducción a Self-Consistency

6.2 Self-Consistency en la práctica

6.3 Caso de uso: validación de informes financieros en el departamento de Contabilidad

7. Self-Criticism

7.1 Introducción al Self-Criticism

7.2 Casos prácticos de Self-Criticism

7.3 Caso de uso: mejora de la calidad de informes en el departamento de Recursos Humanos

 1. Retrieval Augmented Generation

1.1 Introducción a RAG

1.2 Tipos de RAG

1.3 Diseño y desarrollo de una solución de RAG

1.4 Caso de uso: Q&A interno

2. ReAct

2.1 Introducción al ReAct Prompting

2.2 Poniendo en práctica el ReAct Prompting

3. Configuración y uso de IA Generativa con AWS

3.1 Configuración de AWS

3.2 Solución de IA generativa en AWS

4. Integración de otros servicios de AWS para la creación de soluciones

4.1 Preparación de los servicios de AWS

4.2 Integración de la solución

5. Herramientas de IA generativa en GCP y Azure

5.1 GCP

5.2 Azure

 1. Prompt Engineering para generación de Imágenes en Midjourney

1.1 Introducción al Prompt Engineering para Midjourney

1.2 Generación efectiva de prompts

2. Prompt Engineering para generación de Imágenes en Stable Diffusion y Flux

2.1 Introducción al Prompt Engineering para Stable Diffusion y Flux

2.2 Técnicas de Prompting

3. Prompt Engineering para generación de Audio en Udio

3.1 Introducción al Prompt Engineering para Udio

3.2 Generación Efectiva de Prompts

4. Prompt Engineering para generación de Vídeo en Runway

4.1 Introducción a la estructura de prompts en Runway

4.2 Técnicas de cámara

4.3 Creación de Escenas Establecedoras

4.4 Detalles adicionales y estilos visuales

 1. Legislación de la IA

1.1 Introducción de la AI Act y su papel regulatorio en Europa

1.2 ¿Por qué es importante en el desarrollo y uso de IA? Trustworthy AI

1.3 ¿Cómo pueden aplicarlo las organizaciones?

1.4 Principales normas del AI Act y su aplicabilidad en el panorama English

2. Ética, Privacidad y Seguridad en IA

2.1 Importancia y desafíos de la ética en la inteligencia artificial

2.2 Definición y diferencia entre privacidad y seguridad en el contexto de la IA. Relación con el AI Act: Normativas sobre la protección de datos y seguridad en IA

2.3 Ejemplos y discusiones

3. Responsabilidad y transparencia

3.1 Importancia de la responsabilidad en el uso de Agentes

3.2 Transparencia y explicabilidad y su relación con AI Act. Abriendo la 'caja negra'

3.3 Ejemplos y discusiones

Al finalizar el curso, recibirás nuestra certificación IA Transformers que, respaldada por un claustro de profesores de reconocido prestigio profesional y docente, acreditará tus competencias y dominio en el uso del Prompt Engineering. Esta certificación te ayudará a enriquecer tu perfil profesional y aumentar tus oportunidades en el mercado laboral.

No, no necesitas conocimientos previos en IA o programación para inscribirte en este curso. El programa está diseñado para ser accesible a todos los niveles, desde principiantes hasta profesionales avanzados. Nuestro enfoque es eminentemente práctico, asegurando que adquieras las habilidades necesarias para desarrollar e implementar Agentes GPT, Asistentes Virtuales e IA Bots desde cero.

El curso está diseñado para ser flexible y adaptarse a tus necesidades. En promedio, recomendamos dedicar entre 5 y 7 horas semanales para seguir las sesiones y talleres en directo (2 por semana en horario de 19 a 21 horas) y resolver los ejercicios prácticos (retos) que plantearán los profesores para reforzar tu aprendizaje. Como las sesiones también quedarán grabadas, podrás ajustar tu ritmo de aprendizaje según tu disponibilidad.

Además de poder acceder a los profesores durante las sesiones y talleres en directo, durante todo el curso, podrás también plantear tus preguntas en cualquier momento a través de nuestra plataforma online y nuestro equipo de expertos estarán encantados de ayudarte con cualquier duda o dificultad que encuentres en un plazo máximo de 24h. Además, formarás parte de una comunidad de aprendizaje donde podrás compartir experiencias y resolver dudas con otros participantes.

¡Por supuesto! El curso está diseñado para que puedas aplicar inmediatamente los conocimientos adquiridos en tu entorno laboral. Aprenderás a desarrollar e implementar Agentes GPT y Asistentes Virtuales que mejorarán la eficiencia operativa, automatizarán tareas rutinarias y optimizarán procesos clave en tu organización.

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