ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Un curso corto y práctico sobre las mejores prácticas de ingeniería de prompts y la creación de aplicaciones impulsadas por LLM con la API de OpenAI.
Acerca del curso
ChatGPT Prompt Engineering for Developers es un curso corto para principiantes creado por DeepLearning.AI en colaboración con OpenAI. Impartido por Isa Fulford y Andrew Ng, introduce técnicas prácticas de ingeniería de prompts para el desarrollo de aplicaciones y demuestra cómo se pueden utilizar los modelos de lenguaje grandes para resúmenes, inferencia, transformación de texto, expansión y desarrollo de chatbots. El curso incluye ejemplos interactivos y práctica práctica con la API de OpenAI.
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Resultados de aprendizaje
- Comprender los principios fundamentales de la ingeniería de prompts para el desarrollo de aplicaciones
- Escribir prompts más claros y efectivos
- Iterar sistemáticamente sobre los prompts
- Utilizar LLMs para resumir texto
- Utilizar LLMs para clasificación y extracción de información
- Transformar texto mediante flujos de trabajo de traducción y edición
- Expandir entradas cortas en contenido generado más largo
- Construir un chatbot personalizado simple usando una API de LLM
Habilidades incluidas
Ingeniería de prompts, Modelos de lenguaje grandes, API de OpenAI, Desarrollo de aplicaciones con LLM, Resumen de texto, Clasificación de texto, Extracción de información, Transformación de texto, Expansión de contenido, Desarrollo de chatbots, Iteración de prompts
Plan de estudios
- Introducción
Presenta el curso, los modelos de lenguaje grandes y el papel de la ingeniería de prompts en el desarrollo de aplicaciones.
- Directrices
Cubre los principios básicos y las mejores prácticas para escribir prompts efectivos.
- Desarrollo iterativo de prompts
Muestra cómo mejorar sistemáticamente los prompts mediante pruebas, evaluación y refinamiento.
- Resumen
Utiliza LLMs para resumir textos largos en salidas concisas.
- Inferencia
Cubre tareas como la clasificación de sentimientos, la identificación de temas y la extracción de información.
- Transformación
Aplica LLMs a la traducción, reescritura, corrección ortográfica, corrección gramatical y transformaciones relacionadas.
- Expansión
Demuestra cómo los prompts cortos pueden expandirse en respuestas generadas más largas, como correos electrónicos.
- Chatbot
Muestra cómo se pueden combinar prompts conversacionales y llamadas a la API para construir un chatbot personalizado.
- Conclusión
Revisa las principales técnicas de ingeniería de prompts y patrones de desarrollo cubiertos en el curso.
Requisitos previos
- Se recomienda conocimiento básico de Python
- No se requiere conocimiento avanzado de aprendizaje automático
Público objetivo
Desarrolladores, Ingenieros de prompts, Ingenieros de software, Principiantes en IA con conocimientos básicos de Python, Profesionales del aprendizaje automático, Profesionales que construyen aplicaciones impulsadas por LLM
Ideal para
- Desarrolladores que aprenden ingeniería de prompts práctica
- Estudiantes que siguen una ruta de aprendizaje de desarrollador de IA
- Estudiantes que siguen una ruta de aprendizaje de ingeniero de prompts
- Desarrolladores que experimentan con APIs de LLM
- Profesionales que desean práctica real en ingeniería de prompts
Ventajas
- Corto y altamente enfocado
- Impartido por instructores de DeepLearning.AI y OpenAI
- Ejemplos de codificación prácticos
- Cubre varios patrones comunes de aplicaciones de LLM
- Incluye iteración sistemática de prompts
- Adecuado para principiantes con conocimientos básicos de Python
Desventajas
- Requiere cierta familiaridad básica con Python para los ejemplos de código
- Centrado en patrones de aplicación introductorios en lugar de ingeniería avanzada de LLM
- No proporciona una cobertura profunda de despliegue en producción, infraestructura de evaluación o sistemas de agentes avanzados
Datos del curso
- Proveedor:
- DeepLearning.AI
- Instructor:
- Isa Fulford and Andrew Ng
- Duración:
- 1 hour 30 minutes
- Nivel:
- Principiante
- Idioma:
- English
Certificación y modalidad
Certificado disponible
Formato: Online, Self-paced, Video lessons, Interactive code examples
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