Ante el avance imparable de la tecnología, surge una nueva oportunidad laboral de alta remuneración: El Ingeniero de Prompt. Y qué es esto? Es una nueva profesión, vinculada a la Inteligencia Artificial y potenciada por las nuevas plataformas como ChatGPT, te abrirá las puertas a un nuevo mundo laboral en constante crecimiento.
Un ingeniero de prompts es quién aprende el lenguaje para comunicarse con la Inteligencia Artificial. La revolución de la misma, nos lleva a un futuro donde las máquinas y los servicios que ofrecen, juegan un papel fundamental.
En este curso, te enseñaremos como aprovechar al máximo esta nueva herramienta en tu vida diaria, para que puedas obtener más dinero, generar nuevos negocios y formarte personal y profesionalmente. Veremos desde el funcionamiento de redes neuronales, qué es la IA, los modelos de texto, generación de imágenes, estrategia de armado de prompts, frameworks como ChatGPT, Bard y Bing y su integración con las tecnologías ya existentes. Adelántate al futuro, hoy.
Contenido del Curso
| Trailer | |||
| Trailer | GRATIS | 00:02:04 | |
| Lecciones | |||
| 1. IA y Machine Learning | 00:09:38 | ||
| Introducción. Qué es la IA y cómo funciona el Machine Learning. | |||
| 2. Redes neuronales y Prompt | 00:13:28 | ||
| Qué es una Red neuronal y cómo funciona. Cómo se desarrolla la ingeniería de prompt y cuál es su función. | |||
| 3. IA generativa y Tokenización | 00:16:06 | ||
| Qué es la inteligencia artificial generativa? Cómo funciona y cómo sacarle el mayor provecho. Qué es la Tokenización | |||
| 4. Frameworks y Conversaciones | 00:11:04 | ||
| Explicación de los frameworks más utilizados: ChatGPT y BARD. Cómo llevar adelante una Conversación con ellos. | |||
| 5. Confiabilidad, Sesgos y Alucinaciones | 00:14:12 | ||
| Es confiable el resultado obtenido? Cuáles son los Sesgos y Alucinaciones a tener en cuenta? | |||
| 6. Limitaciones de los LLMs | 00:13:32 | ||
| Cuáles son las limitaciones de los LLMs. | |||
| 7. Utilidades de los LLMs | 00:21:28 | ||
| Qué usos le puedo dar a los LLMs? Cuáles son los más populares? | |||
| 8. Hiperparámetros | 00:11:31 | ||
| Qué son los Hiperparámetros? Qué cosas debemos tener en cuenta en la configuración de los LLMs? | |||
| 9. Estructura del Prompt | 00:16:39 | ||
| Guía básica del armado de prompts. Tips a tener en cuenta. | |||
| 10. Rol de la IA y del Destinatario | 00:13:55 | ||
| Cómo darle un Rol a la IA? Para qué sirve? Establecer un Rol de Destino. | |||
| 11. Objetivo y Ejemplos | 00:05:16 | ||
| Cómo brindarle a la IA un Objetivo? Entrenamiento con ejemplos. | |||
| 12. Estructura del Prompt II | 00:18:43 | ||
| Estructuración del prompt: Formato, Contexto, Foco, Estilo y Técnicas. | |||
| 13. Armado del Prompt. Iteración | 00:13:07 | ||
| Qué es la Iteración? Ejemplos | |||
| 14. Resumen e Inferencia | 00:06:32 | ||
| Que són el Resumen y la Inferencia? Ejemplos | |||
| 15. Transformación, Expansión e Interacción | 00:10:21 | ||
| Cómo llevar a cabo la Transformación, Expansión e Interacción en el armado de un prompt. | |||
| 16. Casos de uso – Despachante de pizzas | 00:12:24 | ||
| Ejemplo concreto de uso del LLM. Armado de bot Despachante de pizzas. | |||
| 17. Casos de uso – Asesor, médico y profesor | 00:15:23 | ||
| Otros ejemplos concretos de uso del LLM. | |||
| 18. Integraciones – API | 00:14:45 | ||
| Cómo se integran y utilizan las API dentro de los LLM. | |||
| 19. Integraciones – Plugins | 00:18:59 | ||
| Cómo funcionan los Plugins dentro de los LLM. Ejemplos. | |||
| 20. Integraciones – Extensiones | 00:06:36 | ||
| Cómo descargan Extensiones en los navegadores web para ser integrados al LLM. | |||
| 21. Integraciones – PPT y Google Sheets | 00:07:55 | ||
| Cómo realizar una presentación en Microsoft Powerpoint utilizando el LLM. Integración con Google Sheets. | |||
| 22. Manejo de imágenes – Dall E | 00:10:59 | ||
| Cómo crear una imagen a partir del LLM. Manejo de la aplicación DALL-E. | |||
| 23. Manejo de imágenes – otras Apps | 00:11:38 | ||
| Otras apps de manejo de imágenes: Leonardo.AI | |||
| 24. Reflexiones finales | 00:06:30 | ||
