Curso Online en Prompt Engineering Diseño de Instrucciones Eficaces para Modelos de IA

1.    Fundamentos de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje

1.1.  Evolución histórica de la inteligencia artificial hasta los modelos generativos actuales

1.2.  Arquitectura y funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM)

1.3.  Panorama actual de modelos de lenguaje: GPT, Claude, Gemini, LLaMA y otros modelos relevantes

1.4.  Capacidades y limitaciones intrínsecas de los modelos de lenguaje

1.5.  Conceptualización del prompt como interfaz de comunicación con la inteligencia artificial

1.6.  El rol profesional del ingeniero de prompts en el ecosistema tecnológico actual

2.    Principios fundamentales del prompt engineering: conceptos, tipología y estructura

2.1.  Definición, alcance y objetivos del prompt engineering como disciplina

2.2.  Anatomía de un prompt eficaz: componentes estructurales y funcionales

2.3.  Taxonomía de prompts según su propósito y nivel de complejidad

2.4.  Principios de claridad, especificidad y no ambigüedad en la redacción de instrucciones

2.5.  El papel del contexto en la modulación del comportamiento del modelo

2.6.  Delimitadores, marcadores estructurales y convenciones de formato en el diseño de prompts

2.7.  Influencia de los parámetros de generación: temperatura, top-p, frecuencia de penalización y longitud máxima

3.    Técnicas fundamentales de diseño de prompts

3.1.  Zero-shot prompting: generación de respuestas sin ejemplos previos

3.2.  Few-shot prompting: aprendizaje en contexto mediante ejemplos demostrativos

3.3.  Asignación de roles y personas: configuración de la identidad y perspectiva del modelo

3.4.  Técnicas de especificación del formato de salida: estructuración de las respuestas esperadas

3.5.  Instrucciones negativas y restricciones: definición de lo que el modelo debe evitar

3.6.  Prompts con plantillas reutilizables y variables dinámicas

4.    Técnicas avanzadas de razonamiento y descomposición en prompt engineering

4.1.  Chain-of-Thought (CoT): estimulación del razonamiento paso a paso

4.2.  Self-Consistency: generación de múltiples cadenas de razonamiento y selección por consenso

4.3.  Tree-of-Thought (ToT): exploración ramificada de alternativas de razonamiento

4.4.  Descomposición de tareas complejas mediante prompts secuenciales (task decomposition)

4.5.  Técnica de refinamiento iterativo: mejora progresiva de la respuesta mediante retroalimentación

4.6.  Metacognición artificial: instrucciones para que el modelo evalúe y corrija su propio razonamiento

5.    Prompt engineering aplicado a tareas de procesamiento y generación de texto

5.1.  Diseño de prompts para la síntesis y el resumen de documentos extensos

5.2.  Prompts para la clasificación, categorización y etiquetado de contenidos

5.3.  Generación de contenido creativo y profesional con control de estilo y tono

5.4.  Extracción de información estructurada a partir de texto no estructurado

5.5.  Traducción y adaptación lingüística y cultural asistida por modelos de lenguaje

5.6.  Diseño de prompts para tareas de análisis de sentimiento y detección de opiniones

5.7.  Corrección, edición y mejora de textos mediante instrucciones iterativas

6.    Prompt engineering para generación de código, razonamiento lógico y análisis de datos

6.1.  Principios específicos del diseño de prompts para la generación de código fuente

6.2.  Estrategias para la depuración, refactorización y optimización de código existente

6.3.  Generación de pruebas unitarias, documentación técnica y comentarios de código

6.4.  Diseño de prompts para el razonamiento matemático y la resolución de problemas formales

6.5.  Prompts para el análisis exploratorio de datos y la generación de visualizaciones

6.6.  Automatización de flujos de trabajo técnicos mediante cadenas de prompts especializados

7.    Prompt engineering multimodal: imagen, audio, vídeo y documentos

7.1.  Fundamentos de la interacción multimodal con modelos de inteligencia artificial generativa

7.2.  Diseño de prompts para la generación de imágenes con modelos de difusión y autoregresivos

7.3.  Prompts para el análisis, la interpretación y la descripción de imágenes y documentos

7.4.  Diseño de instrucciones para la generación y transcripción de audio

7.5.  Prompting aplicado a la generación, edición y análisis de contenidos en vídeo

7.6.  Estrategias de combinación de modalidades en un mismo flujo de trabajo

8.    Diseño de instrucciones sistémicas, system prompts y marcos de comportamiento

8.1.  Concepto, función y alcance de las instrucciones sistémicas (system prompts)

8.2.  Principios de diseño de system prompts robustos y exhaustivos

8.3.  Gestión de la memoria conversacional y la coherencia a lo largo del diálogo

8.4.  Diseño de marcos de comportamiento para asistentes virtuales y chatbots especializados

8.5.  Creación de bibliotecas de system prompts modulares y reutilizables para entornos profesionales

9.    Evaluación, optimización e iteración sistemática de prompts

9.1.  Metodología de evaluación de la calidad y eficacia de los prompts

9.2.  Métricas cuantitativas y cualitativas para la valoración de respuestas generadas

9.3.  Proceso de iteración y refinamiento progresivo del diseño de prompts

9.4.  Técnicas de A/B testing aplicadas a la comparación de variantes de prompts

9.5.  Documentación, versionado y gestión del ciclo de vida de los prompts

9.6.  Análisis de costes y eficiencia: optimización del consumo de tokens y recursos computacionales

10.    Integración del prompt engineering en aplicaciones, flujos de trabajo y sistemas automatizados

10.1.  Acceso programático a modelos de lenguaje mediante APIs y entornos de desarrollo

10.2.  Retrieval-Augmented Generation (RAG): enriquecimiento de prompts con información externa

10.3.  Uso de agentes autónomos y herramientas externas orquestados mediante prompts

10.4.  Orquestación de cadenas de prompts en flujos de trabajo automatizados (pipelines)

10.5.  Frameworks y plataformas para el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM

11.    Seguridad, ética y gobernanza en el diseño de instrucciones para inteligencia artificial

11.1.  Vulnerabilidades y vectores de ataque específicos del prompt engineering

11.2.  Estrategias defensivas y buenas prácticas para el diseño de prompts seguros

11.3.  Sesgos, equidad y responsabilidad en la generación de contenidos mediante IA

11.4.  Marco regulatorio y normativo aplicable: Reglamento Europeo de IA y otras legislaciones relevantes

11.5.  Propiedad intelectual y derechos de autor en los contenidos generados por modelos de IA

11.6.  Directrices éticas y códigos de buenas prácticas para profesionales del prompt engineering

12.    Tendencias emergentes, innovación y futuro del prompt engineering

12.1.  Evolución reciente de las técnicas de prompting y nuevos paradigmas de interacción

12.2.  Impacto de los avances en arquitectura de modelos sobre el diseño de instrucciones

12.3.  Integración del prompt engineering en metodologías de desarrollo de software y gestión de proyectos

12.4.  Nuevos perfiles profesionales y competencias demandadas en el mercado laboral

12.5.  Prospectiva: hacia la convergencia entre el lenguaje natural y la programación de sistemas inteligentes