Este curso está orientado a desarrollar la habilidad de comunicarse eficazmente con modelos de inteligencia artificial generativa.

Los participantes aprenderán a diseñar, estructurar y optimizar prompts para obtener resultados más precisos, consistentes y útiles en herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini y Copilot.

Con técnicas probadas, ejemplos reales y ejercicios aplicados, el curso aborda buenas prácticas, patrones de prompting, uso del contexto, control de tono y formato, así como consideraciones éticas y de calidad, permitiendo maximizar el valor de la IA en escenarios profesionales reales.

• Dominar técnicas avanzadas para el diseño efectivo de prompts.
• Desarrollar la capacidad de iterar y refinar instrucciones de forma sistemática para mejorar los resultados.
• Aprender a estructurar prompts claros, precisos y orientados a objetivos
  específicos.
• Establecer criterios de evaluación para medir la calidad, consistencia y utilidad de las respuestas generadas por la IA.

• Haber completado el curso Fundamentos de IA Generativa o similares.
• Conocimientos básicos sobre LLMs y herramientas de IA generativa.
• Interés en aplicar la IA de forma práctica y estructurada en el trabajo diario.

Para este curso, necesitará una computadora para cada estudiante y una para el instructor. Cada equipo necesitará las siguientes configuraciones mínimas de hardware:

• Suficiente velocidad de procesador, RAM y espacio de almacenamiento para un buen rendimiento del sistema cuando se ejecuta Windows 11 y Microsoft Teams.
• Conexión a Internet estable y de alta velocidad.
• Se recomienda una cámara web y auriculares.

• Navegador web actualizado (Google Chrome, Microsoft Edge, Safari o Firefox).
• Cuenta activa o acceso web a herramientas de IA generativa. Se utilizarán versiones gratuitas y/o de prueba, cuando aplique.
• Editor de documentos para ejercicios prácticos.
• Visor de archivos PDF para el uso de materiales de apoyo.
• Acceso a servicios en la nube para carga y descarga de archivos.
• Plataforma de videoconferencia instalada o accesible vía web.

Módulo 1: Principios de Diseño de Prompts

• Anatomía de un prompt
• Relación entre el funcionamiento de los LLMs y el diseño de prompts

Módulo 2: Técnicas Fundamentales I

• Zero-shot prompting
• Few-shot prompting
• Casos prácticos

Módulo 3: Técnicas Fundamentales II

• Chain-of-thought
• Role prompting
• Casos prácticos

Módulo 4: Técnicas Avanzadas

• Prompts multi-paso
• Estrategias para contexto extenso
• Prompts que generan prompts
• Casos prácticos

Módulo 5: Prompts para Diferentes Formatos

• Prompts multi-paso
• Estrategias para contexto extenso
• Prompts que generan prompts
• Casos prácticos

Módulo 6: Iteración y Refinamiento

• Ciclo de refinamiento
• Diagnóstico de problemas
• Casos prácticos

Módulo 7: Evaluación de Outputs

• Criterios de calidad
• Control de versiones de prompts
• Casos prácticos