PROMPT ENGINEERING AVANZADO
Domina técnicas avanzadas de prompting para modelos como GPT-4o, Claude y Gemini. Aprende chain-of-thought, extracción de datos, evaluación de calidad y despliegue de prompts en producción.
Este curso te convierte en experto en diseño sistemático de prompts para modelos de lenguaje grandes. Entenderás cómo procesan el lenguaje los LLMs modernos, dominarás técnicas como zero-shot, few-shot y chain-of-thought, y construirás prompts estructurados y robustos que funcionen consistentemente.
Progresarás hacia técnicas avanzadas de extracción de información, generación estructurada en JSON/XML, y construcción de cadenas de prompts para tareas complejas. Aprenderás a evaluar la calidad objetivamente, optimizar iterativamente y gestionar librerías de prompts en producción.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Profesionales que buscan maximizar la calidad y confiabilidad de respuestas de modelos de lenguaje en aplicaciones empresariales.
- Ingenieros de IA y especialistas en ML
- Desarrolladores de aplicaciones con LLMs
- Analistas de datos y especialistas en BI
- Gestores de productos de IA
- Consultores técnicos de transformación digital
- Equipos de automatización empresarial
- Investigadores en procesamiento de lenguaje natural
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos del Prompting Efectivo
Aprende cómo procesan el lenguaje los LLMs modernos. Domina técnicas base como zero-shot, few-shot y chain-of-thought. Construye prompts estructurados con rol, contexto, tarea y formato. Evalúa y depura prompts sistemáticamente.
- 02
Técnicas Avanzadas y Casos de Uso Profesionales
Diseña prompts para extracción de entidades y clasificación robusta. Genera salidas estructuradas en JSON y XML de forma fiable. Construye cadenas de prompts para tareas multi-paso. Implementa sistemas de evaluación para medir calidad.
- 03
Evaluación, Optimización y Despliegue
Mide la calidad de los prompts de forma objetiva con métricas y benchmarks. Optimiza iterativamente usando evaluaciones A/B. Gestiona librerías de prompts versiónadas. Adapta prompts a distintos modelos y proveedores.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Entender la arquitectura transformer y su relación con el prompting efectivo
- Dominar técnicas fundamentales y avanzadas: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, Tree of Thought
- Estructurar prompts profesionales con componentes RTFC (Rol, Tarea, Formato, Contexto)
- Extraer entidades y clasificar información de forma robusta
- Generar salidas estructuradas en JSON y XML de manera fiable
- Diseñar y orquestar cadenas de prompts para tareas complejas multi-etapa
- Construir métricas y benchmarks para evaluar la calidad de prompts
- Comparar versiones de prompts mediante evaluación A/B sistemática
- Gestionar librerías de prompts versiónadas y adaptables a múltiples modelos
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Otros cursos enseñan prompting superficialmente sin fundamentos teóricos ni técnicas avanzadas
- No cubren métodos rigurosos de evaluación y optimización de prompts
- Carecen de enfoque en cadenas de prompts y sistemas complejos
- No abordan adaptación multi-modelo ni despliegue en producción
En WAT
- WAT ofrece técnicas avanzadas como Tree of Thought y self-consistency, no solo basics
- Incluye sistemas rigurosos de evaluación y benchmarking de prompts
- Enseña a orquestar cadenas de prompts para problemas reales complejos
- Cubre adaptación entre GPT-4o, Claude, Gemini y despliegue en producción
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Necesito ser desarrollador para seguir este curso?
No necesitas experiencia en programación. El curso es técnico pero accesible. Trabajarás principalmente con interfaces de LLMs, JSON y conceptos de lógica, no con código complejo.
¿Cuál es la diferencia entre chain-of-thought y Tree of Thought?
Chain-of-thought (CoT) guía al modelo a razonar paso a paso linealmente. Tree of Thought permite exploración de múltiples caminos de razonamiento simultáneamente, útil para problemas con varias soluciones posibles. Cubrimos ambas.
¿Aprenderé a usar librerías de prompts o solo conceptos?
Cubrimos ambos. Aprenderás los conceptos fundamentales y también cómo gestionar librerías versiónadas de prompts en herramientas prácticas para tu organización.
¿Los prompts optimizados para GPT-4o funcionan en Claude o Gemini?
Parcialmente. Este curso te enseña a adaptar prompts entre modelos, porque tienen capacidades y limitaciones diferentes. Aprenderás a identificar y resolver incompatibilidades.
¿Qué significa 'evaluación objetiva' de un prompt?
Significa diseñar métricas cuantificables (exactitud, formato, coherencia) y casos de test representativos, en lugar de confiar en juicio subjetivo. Cubrimos frameworks específicos para esto.
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