Curso de Ingeniería rápida y ajuste fino de pocos disparos
Prompt Engineering y Few-Shot Fine-Tuning proporciona a los participantes conocimientos prácticos sobre el uso de técnicas de ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para guiar de manera efectiva grandes modelos de lenguaje (LLM). El curso hace hincapié en el logro de resultados óptimos sin un ajuste exhaustivo, lo que permite la adaptación eficiente de modelos preentrenados para diversas tareas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para optimizar el rendimiento de LLM para aplicaciones del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Prompt Engineering
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Importancia del diseño prompt en los LLM
- Comparación de los enfoques de disparo cero, disparo único y disparo reducido
Diseño de indicaciones efectivas
- Principios de la elaboración de indicaciones de alta calidad
- Experimentar con variaciones rápidas
- Desafíos comunes en el diseño de solicitudes
Ajuste fino de pocos disparos
- Descripción general del aprendizaje de pocos disparos
- Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos de tareas
- Integración de ejemplos de pocas tomas en las indicaciones
Manos a la obra con Prompt Engineering herramientas
- Uso de la API OpenAI para la experimentación rápida
- Explorando el diseño de prompts con Hugging Face Transformers
- Evaluación del impacto de las variaciones inmediatas
Optimización del rendimiento de LLM
- Evaluación de salidas y refinamiento de solicitudes
- Incorporar el contexto para obtener mejores resultados
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de LLM
Aplicaciones de Prompt Engineering
- Generación y resumen de textos
- Análisis y clasificación de sentimientos
- Escritura creativa y generación de código
Implementación de soluciones basadas en avisos
- Integración de mensajes en aplicaciones
- Supervisión del rendimiento y la escalabilidad
- Estudios de casos y ejemplos del mundo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Familiaridad con Python programación
- Se valorará la experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLM)
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de PNL
- Profesionales del aprendizaje automático
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Configure y use Google Gemini AI para varias tareas de IA.
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- Comprender el papel de la IA en la creación de contenidos.
- Configura y usa Google Gemini AI para generar y optimizar contenido.
- Aplica transformaciones de texto a texto para producir contenido creativo y original.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Introducción a Claude AI: Conversational AI y Business Aplicaciones
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
- Automatizar flujos de trabajo comerciales con IA conversacional.
- Mejorar el engagement y el soporte al cliente utilizando soluciones impulsadas por IA.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HorasLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
7 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea u on-site), está orientada a profesionales principiantes que desean instalar, configurar y usar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.