Por qué este curso
El prompt engineering ya no es escribir bonito: es una disciplina con técnicas, métricas y buenas prácticas. Si tu trabajo o producto depende de IA, este curso es imprescindible.
Qué vas a dominar
- Las 8 técnicas de prompting que usan los mejores ingenieros de IA.
- Prompts para producción, no solo demos.
- Cómo evaluar un prompt de forma objetiva.
- Diferencias entre ChatGPT, Claude y Gemini y cuándo cambia el prompt.
Bonus
- 50 patrones de prompting probados.
- Promptfoo preconfigurado.
- Revisión 1:1 de tu proyecto final.
- Bonificable al 100% por FUNDAE para empresas.
Qué vas a aprender
- ✓ Diseñar prompts profesionales para casos complejos en cualquier modelo
- ✓ Aplicar técnicas avanzadas: few-shot, CoT, ReAct, self-consistency
- ✓ Evaluar y comparar prompts entre ChatGPT, Claude y Gemini
- ✓ Construir prompts robustos para producción
A quién va dirigido
- → Profesionales que ya usan IA y quieren resultados consistentes
- → Product managers que integran LLMs en producto
- → Consultores y formadores en IA
- → Equipos que construyen GPTs, Projects o agentes internos
Programa del curso
01
Módulo 1 — Fundamentos avanzados
- · Cómo razonan los LLMs por dentro
- · Tokens, contexto, temperatura, top-p
- · Diferencias prompt entre ChatGPT, Claude y Gemini
02
Módulo 2 — Técnicas profesionales
- · Few-shot prompting
- · Chain-of-Thought y razonamiento paso a paso
- · Self-consistency, sampling
- · ReAct y agentes
03
Módulo 3 — Prompts para producción
- · Outputs estructurados (JSON, XML)
- · Manejo de errores y fallbacks
- · Optimización de coste y latencia
04
Módulo 4 — RAG y conocimiento externo
- · Retrieval Augmented Generation explicado
- · Chunking y embeddings
- · Prompts para sistemas RAG
05
Módulo 5 — Evaluación de prompts
- · Cómo medir si un prompt funciona
- · A/B testing de prompts
- · Herramientas: Promptfoo, LangSmith
06
Módulo 6 — Proyecto final
- · Diseño completo de un sistema con LLM
- · Documentación y handoff técnico