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Clases Virtuales
Vía Zoom
Inicio
17 Junio
Duración
54 horas
48 horas en vivo
6 horas asincrónicas
Domina las finanzas corporativas con nuestro curso online en vivo. Aprende análisis financiero, gestión de riesgos y modelos predictivos con Power BI y Python. Diseña dashboards, optimiza decisiones y automatiza procesos.
Objetivos
- Comprender los principios fundamentales del Prompt Engineering y su aplicación práctica utilizando modelos como ChatGPT y Gemini desde Python.
- Configurar e integrar APIs de modelos de lenguaje y generación multimodal (texto, imágenes, audio) para desarrollar soluciones interactivas y automatizadas.
- Diseñar y construir agentes conversacionales avanzados utilizando LangChain y técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para crear asistentes virtuales.
- Desarrollar soluciones completas en Python combinando FastAPI, APIs de LLMs y herramientas de generación multimodal, a través de actividades prácticas centradas en problemas del mundo real.
Malla Curricular
Prompt Engineering con ChatGPT, Gemini y Deepseek
– Principios básicos y estructura de prompts: Introducción a LLMs, anatomía del prompt (instrucción, contexto, ejemplos, formato)
– Técnicas de prompting estructurado: Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot Learning
– Prompt Engineering aplicado: Chain of Thought, Tree of Thoughts y Prompt Chaining
– Configuración de entorno con APIs de modelos (ChatGPT, Gemini, etc.) para interacción con Python.
– Actividad Práctica: Desarrollo de agente IA con FastAPI y Gemini
Aplicacion de Prompt Engineering en entornos de producción
– Estructura de LLMs: Fundamentos de capas de atención, redes neuronales y transformers.
– Gramática de prompts: Uso de tags, delimitadores y convenciones de formato en prompts.
– Automatización del proceso de Prompts con APIs en Python e interacciones entre modelos.
– Aplicaciones multimodales imágenes y audio con APIs especializadas (DALL-E, Stable Diffusion).
– Actividad Práctica: Creación de sistema de generación de contenido multimodal.
Implementación de Agentes con RAG y LangChain
– Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
– Integración de LangChain con múltiples LLMs
– Diseño e implementación de agentes conversacionales inteligentes
– Optimización y evaluación de sistemas RAG
– Actividad Práctica: Desarrollo de un asistente virtual con memoria y conocimiento especializado
«La forma en que formulamos nuestras preguntas a las máquinas define los límites de lo que pueden lograr por nosotros.«
– Andrew Ng, cofundador de Coursera
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Especialista
PhDc . Roberto Bistel
Área de Tecnologías de la Información
Ingeniero biomédico y doctor en Física especializado en Machine Learning y bioacústica con mas de 13 años de experiencia en el campo de la tecnologia. Especialista en la investigacion, uso y creacion de modelos predictivos que fusionan inteligencia artificial y dinámica de sistemas para resolver retos complejos.
Posee un Máster en Diseño de Sistemas Electrónicos y un Doctorado en Ciencias Físicas en la UBA. Su investigación integra aprendizaje profundo, procesamiento de señales y neurociencia, produciendo artículos en Physical Review E y Physica D.
A lo largo de su carrera ha trabajado con reconocidas instituciones como el Laboratorio de Sistemas Dinámicos de la UBA, el Centro de Investigaciones en Microelectrónica (CIME – CUJAE), el Centro de Neurociencias de Cuba (CNeuro) y el Instituto Central de Investigaciones Digitales (ICID).
En estos roles, ha destacado en el diseño y desarrollo de sistemas electrónicos, herramientas de machine learning y sistemas de adquisición de datos, consolidando una reputación de excelencia e innovación en su campo.
Certificación
Al completar con éxito el taller, recibirás cuatro certificaciones:
- Certificate in Prompt Engineering and Agent development with Python
- Certificate in Prompt Engineering for Production Environments
- Certificate in RAG implementation with Langchain
- Diploma en Prompt Engineering con Python y LLMs
Diploma en Prompt Engineering con Python y LLMs
Nuestros niveles de certificación
Nuestros niveles de certificación