Curso Avanzado de Prompt Engineering para IA Generativa A-Z

En el mundo actual impulsado por la inteligencia artificial, el Prompt Engineering se ha convertido en una habilidad esencial para cualquier profesional que trabaje con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Dominar esta disciplina no solo permite interactuar de manera más efectiva con los LLMs, sino que también desbloquea nuevas posibilidades para desarrollar aplicaciones avanzadas, mejorar la eficiencia de los modelos y proporcionar soluciones innovadoras a problemas complejos.

Lo que aprenderás:

1. Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Explora en profundidad el funcionamiento de los LLMs, su implementación y cómo acceder a conocimientos específicos mediante RAGs (Retrieval-Augmented Generation). Aprende a optimizar estos modelos con técnicas de fine-tuning y despliegue en entornos de producción.

2. Acceso y Uso de LLMs Populares: Descubre los modelos más conocidos como ChatGPT y Gemini, y aprende a integrarlos en tus proyectos a través de APIs y plataformas como OpenAI y Hugging Face.

3. Prompt Engineering:

   - Introducción y Conceptos Clave: Familiarízate con los fundamentos del Prompt Engineering, entendiendo el rol crucial que juega en la eficacia de los LLMs.

   - Implementación en LLMs: Aprende a aplicar Prompt Engineering para mejorar el rendimiento de los LLMs en tareas específicas.

   - Técnicas de Static Prompts: Descubre cómo evitar que los modelos generen respuestas erróneas o alucinaciones mediante la reducción de temperatura, técnicas de priming, y el uso de ejemplos con *One-Shot* y *Few-Shot Prompting*.

   - Técnicas de Prompt Templates: Aprende a crear y utilizar plantillas de prompts para definir interacciones más efectivas con los LLMs, aprovechando herramientas como *Awesome Prompt Templates* y *1-clickprompt* de WebChatGPT.

   - Técnica de Contextual Prompts: Domina la estrategia de guiar al modelo en tareas complejas usando prompts contextualizados y herramientas como LangChain y OpenAI API.

   - Técnica de Prompt Chaining: Descompone tareas complejas en pasos manejables usando Chain of Thought, Zero-Shot Chain of Thought, Self Consistency y Tree of Thought

   - Técnicas Avanzadas: Explora métodos como Tagged Context Prompts, Self-Correct, y la integración de fuentes de datos externas para aumentar la precisión y relevancia de las respuestas generadas.

4. Modelos de Conocimiento RAG (Retrieval-Augmented Generation): Aprende a construir y optimizar modelos RAG que combinan el poder de los LLMs con acceso a bases de datos externas. Descubre cómo generar un RAG utilizando herramientas como los Custom GPTs de OpenAI y Flowise.

5. Modelos Open-Source y Herramientas de IA:

   - Hugging Face: Familiarízate con la mayor plataforma de modelos de código abierto, su uso en diferentes aplicaciones, y la integración con otras herramientas como Flowise.

   - Llama: Domina el uso de Llama 2 y Llama 3, los modelos open-source más avanzados, y aprende técnicas de *Zero-Shot* y *Few-Shot learning*, así como *Chain-of-Thought* y *Knowledge Prompting*.

6. Agentes Inteligentes y Automatización:

   - Desarrollo de Agentes con LangChain y Flowise: Aprende a construir agentes que interactúan con el entorno y ejecutan herramientas automáticamente. Explora casos de uso avanzados donde los agentes realizan tareas complejas como consultas SQL o búsquedas web.

   - Auto-GPT y BabyAGI: Sumérgete en la próxima generación de agentes autónomos que pueden planificar y ejecutar tareas sin intervención humana.

Este curso está dirigido a ingenieros, desarrolladores, científicos de datos, y cualquier profesional interesado en llevar sus habilidades en Prompt Engineering al siguiente nivel. No solo obtendrás conocimientos teóricos, sino también habilidades prácticas listas para ser aplicadas en proyectos del mundo real.

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