Ingeniería de Prompt para Desarrolladores con Google Gemini

Resumen

Generar resultados útiles y fiables a partir de modelos de lenguaje grandes depende en gran medida de cómo los incites. En este curso, Ingeniería de Prompts para Google Gemini, aprenderás a usar los modelos de lenguaje grandes Gemini de manera eficiente a través de la ingeniería de prompts.

Primero, explorarás los conceptos básicos de la ingeniería de prompts. Luego, descubrirás cómo llamar a los modelos Gemini de forma programática a través de su API, así como los diferentes ajustes que se pueden usar para sacar el máximo provecho de estos modelos.

Finalmente, aprenderás a elaborar prompts para casos de uso específicos. Cuando termines este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para obtener los resultados más óptimos de los modelos de lenguaje Gemini.

Programa de estudio

• Introducción a la Ingeniería de Prompts
Visión general de los modelos de lenguaje de gran escala y sus capacidades
Importancia de los prompts en la generación de resultados
Fundamentos de la elaboración de prompts efectivos
• Comprendiendo Google Gemini
Introducción a los modelos de lenguaje de gran escala de Google Gemini
Características clave y especificaciones de los modelos Gemini
• Acceso a los Modelos Gemini de Forma Programática
Configuración del entorno
Introducción a la API de Gemini
Gestión de autenticación y claves de API
Realización de llamadas a la API para interactuar con los modelos Gemini
Manejo de respuestas e integración en aplicaciones
• Técnicas Avanzadas de Ingeniería de Prompts
Exploración de formatos y estructuras de prompts
Uso de contexto e instrucciones para refinar resultados
Experimentación con temperatura, máximo de tokens y otras configuraciones
Técnicas para depurar y optimizar prompts
• Elaboración de Prompts para Aplicaciones Específicas
Casos de uso comunes y escenarios de aplicación
Diseño de prompts para tareas de generación de texto
Creación de prompts para generación de código y análisis de datos
Personalización de prompts para aplicaciones interactivas
• Mejores Prácticas y Consideraciones Éticas
Asegurar la fiabilidad y precisión de los resultados
Mantener estándares éticos en la elaboración de prompts
Abordaje de sesgos y moderación de contenido
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los resultados clave de aprendizaje
Recursos para un aprendizaje y práctica adicionales
Cierre del curso y sesión de retroalimentación

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Enseñado por

Laurentiu Raducu

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Asignaturas

Ciencias de la Computación