Campamento de entrenamiento de ingeniería rápida (Trabajando con LLMs): De cero a la maestría

Publicado: lunes, jul. 21, 2025 - Post actualizado: lunes, jul. 21, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo Zero to Mastery

@ Consiguelogratis

Prompt Engineering Bootcamp (Working With LLMs): Zero to Mastery

Deja de memorizar indicaciones aleatorias. En su lugar, aprende cómo funcionan realmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y cómo usarlos eficazmente. Este curso te llevará de principiante absoluto a la vanguardia del mundo de la IA.

Lo que aprenderás

• Aprenda los fundamentos de la estimulación y sus aplicaciones prácticas, incluidos ejemplos del mundo real de la NASA y CRISPR.
• Obtenga experiencia práctica y una comprensión más profunda de cómo funcionan los LLM (y cómo no) a través de ejercicios prácticos.
• Aprenda a utilizar los principales LLM de código cerrado como GPT-4o y Claude Opus e incluso configure sus propios LLM de código abierto.
• Domine técnicas de motivación probadas empíricamente para mejorar la eficacia y la utilidad de sus interacciones con los LLM.
• Aplique sus habilidades en escenarios del mundo real a través de numerosos proyectos guiados y no guiados que le enseñan a aplicar sus habilidades.
• Manténgase actualizado con los últimos avances en IA e ingeniería rápida, con actualizaciones continuas del curso para garantizar que siempre esté a la vanguardia.

El mundo está repleto de entusiasmo por la IA. Y es fácil dejarse llevar.

Pero aquí está la cuestión: la ingeniería rápida no es una carrera independiente (al menos para la gran mayoría de las personas).

Sin embargo, la ingeniería rápida es un conjunto de habilidades fundamentales que necesitarás conocer en los próximos años.

La IA no va a quitarte tu trabajo… pero alguien que sepa cómo usarla para hacer tu trabajo mejor, más rápido y de manera más efectiva, sí lo hará.

Al igual que necesita saber cómo utilizar Microsoft Word y Excel para trabajar en el entorno de oficina moderno, necesitará saber cómo solicitar y trabajar con LLM.

Aprender ingeniería rápida te abrirá puertas a oportunidades en cualquier profesión. Y aprender a trabajar correctamente con un LLM te permitirá destacar entre quienes compiten por un puesto.

Este curso enseña indicaciones basadas en 6 principios fundamentales:

1. Investigación empírica y estudios revisados por pares:

Este curso se centra en la ciencia detrás de la motivación y el trabajo con LLM, no en la publicidad exagerada.

Así, exploraremos lo que están haciendo los investigadores de IA en universidades y empresas líderes como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic para mejorar e implementar sus propias indicaciones.

2. Demostraciones y ejercicios prácticos:

¡No puedes aprender a trabajar con LLM a menos que realmente, bueno, trabajes con ellos! Por eso, este bootcamp está lleno de ejercicios que te permiten ponerte manos a la obra y poner a prueba los límites de lo que los LLM pueden hacer.

3. Proyectos guiados y no guiados:

Poner en práctica tus habilidades y construir algo real , algo útil , no solo es una sensación genial, sino que es la mejor manera de consolidar tus conocimientos y permitirte aplicarlos a tus propios escenarios del mundo real.

Es por eso que este curso tiene numerosos proyectos guiados y no guiados que te permiten hacer precisamente eso.

4. Oportunidad de utilizar modelos líderes de código cerrado y abierto:

Este curso está diseñado para que puedas usar el LLM que prefieras, ya sea gratuito o de pago. Incluso te enseñaremos a descargar y configurar tus propios LLM de código abierto que se ejecutan localmente en tu ordenador.

5. Herramientas y técnicas avanzadas:

La ingeniería rápida en esencia es muy básica: ¡haz una pregunta y obtén una respuesta!

Pero este curso va mucho más allá de lo básico, ya que aprenderás técnicas validadas empíricamente que aumentarán la utilidad y la eficacia de tus indicaciones.

Esto te permitirá crear miniprogramas informáticos usando únicamente lenguaje natural (una indicación). Esto es vital si utilizas LLMs para trabajar o para impulsar tus propias aplicaciones de IA.

6. La última información y actualizaciones:

El mundo de la IA avanza rápidamente, con nueva información cada semana. Nos comprometemos a actualizar este curso constantemente para que estés al día y te mantengas a la vanguardia.

Aunque algunos cursos podrían prometer el paraíso, estamos aquí para mantenerlo con los pies en la tierra.

Nuestro curso está diseñado para brindarle habilidades prácticas y sensatas necesarias para interactuar de manera efectiva con los LLM.

Ya sea que su objetivo sea aumentar su productividad, mejorar proyectos creativos o desarrollar soluciones tecnológicas más inteligentes, comprender los matices de las indicaciones de elaboración es clave.

Al inscribirte hoy, también podrás unirte a nuestra exclusiva aula comunitaria en línea en vivo en Discord, donde aprenderás junto con miles de estudiantes, exalumnos, mentores, asistentes de cátedra e instructores.

¿Qué es la ingeniería rápida y por qué es útil?

La ingeniería rápida es la habilidad de comunicarse de manera efectiva con la IA para maximizar su utilidad y precisión.

Piense en ello como una enseñanza para convertirse en un susurrador de IA, para hablar en un lenguaje en el que cambios aparentemente pequeños pueden alterar radicalmente la calidad de los resultados que obtiene de modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, Claude y Llama.

¿Por qué esto importa?

Porque la capacidad de afinar sus interacciones puede ser la diferencia entre obtener una respuesta genérica y desbloquear información verdaderamente valiosa.

Independientemente de si eres un desarrollador, un comercializador, un investigador o simplemente un entusiasta de la IA, dominar las indicaciones te permitirá dirigir la IA de forma más confiable y creativa.

Esto es lo que cubre este curso intensivo de ingeniería rápida:

Profundicemos en los detalles de exactamente lo que aprenderás en este curso de ingeniería rápida:

Sección 1: Introducción a la ingeniería rápida

Comenzaremos con una mirada en profundidad a la definición y la importancia de la ingeniería rápida.

Exploraremos el razonamiento detrás de su existencia, aplicaciones prácticas y estudios de casos del mundo real, incluido cómo lo aplica la NASA.

Aprenderá a evaluar críticamente el papel que desempeña la ingeniería rápida en su vida e interactuará con las discusiones actuales en el campo.

Sección 2: Elige tu LLM

Es hora de elegir tu LLM. Es como cuando James Bond visita Q y elige qué dispositivos de alta tecnología usará para su misión.

Analizaremos sus opciones para utilizar los principales LLM, incluida la posibilidad de elegir opciones gratuitas o pagas.

Verá demostraciones de las herramientas que prefiere el instructor, incluyendo OpenAI Playground. Esta sección también abarca las diversas capacidades de los LLM, incluyendo las funciones multimodales.

También tienes la opción de elegir utilizar un LLM de código abierto para este curso y configurar tu espacio de trabajo para hacer exactamente eso.

Sección 3: Proyecto guiado: crea tu primer juego (Snake Game)

¡Aún no has aprendido cómo dar indicaciones, pero ya es hora de ponerte manos a la obra!

Esto es estratégico: queremos que tengas una idea de cómo funcionan estos LLM, lo intuitivos que pueden ser (¡antes de enseñarte lo poco intuitivos que pueden ser!).

Entonces, te sumergirás de lleno en la codificación de tu propio juego de la serpiente clásico usando tu LLM de elección.

Sección 4: Proyecto no guiado: crea tu segundo juego (tres en raya con un oponente de IA)

Es hora de quitarte las rueditas de entrenamiento y permitirte construir un juego sin guía, codificando un juego de tres en raya con un oponente de IA usando solo tu LLM.

Sección 5: Cómo funcionan los LLM

Para trabajar eficazmente con los LLM, es necesario comprender su funcionamiento interno. Por eso, lo explicaremos de forma intuitiva, sin necesidad de conocimientos técnicos.

Investigarás si estos modelos son máquinas de adivinar palabras, aprenderás sobre el innovador modelo Transformer que habilita esta tecnología, la arquitectura detrás de GPT y compararás los modelos base con sus contrapartes optimizadas.

Luego, trabajará con ejercicios interesantes que lo ayudarán a visualizar la arquitectura del LLM y comprender el proceso de capacitación.

Incluso abordaremos el puente potencial hacia la Inteligencia Artificial General (AGI) para que puedas formar tus propias opiniones y discutir sobre IA con confianza.

Sección 6: Nuestro marco de motivación

Adoptaremos un enfoque estructurado para interactuar con los LLM mediante la introducción del marco que aprenderemos y que puede utilizar para abordar la elaboración de indicaciones detalladas y completas.

Además, tendrás acceso a una “Biblioteca de indicaciones”, un recurso lleno de una variedad de indicaciones, que te proporcionará ejemplos prácticos para mejorar tus propias habilidades de ingeniería de indicaciones.

Sección 7: Fundamentos de la indicación: la configuración

Aquí es donde profundizaremos en cómo elaborar indicaciones efectivas.

Esto incluye:

• Entendiendo el ‘Mensaje del sistema’
• La importancia del contexto en los LLM
• El concepto de “personas y roles” para refinar el tono, el estilo y la voz de las indicaciones.
• Y proporciona ejercicios creativos como escribir un guión para aplicar estos conceptos.

Incluso pondrás a prueba tus nuevas habilidades al explorar los límites de la capacidad de los LLM para mantener la confidencialidad.

Sección 8: Fundamentos de la estimulación - La instrucción

Esta sección analiza en profundidad cómo crear mensajes de usuario que los LLM puedan interpretar con precisión.

Aprenderá sobre la importancia de la claridad y la especificidad, y cómo usar delimitadores para estructurar la información, cómo superar las limitaciones de los humanos (sí, ¡nosotros también las tenemos!) para garantizar que sus indicaciones sean efectivas.

También comenzará a aprender técnicas de estímulo validadas empíricamente, que incluyen estímulos de cero, uno y pocos disparos y estímulos de cadena de pensamiento para lograr respuestas más coherentes y contextualizadas de la IA.

Sección 9: Proyecto guiado: crea tu propio coach de carrera

¡Hora de otro proyecto! Y este es el más genial hasta ahora.

Utilizarás todas las habilidades que has aprendido hasta ahora para construir un mensaje único e integral que creará tu propio Coach de Carrera personalizado para ayudarte a aprender Python (o cualquier materia que prefieras).

Este Career Coach implica varios modos que se pueden invocar, incluidos:

1. Un modo de aprendizaje que te enseña a utilizar la Técnica Feynman
2. Un modo de cuestionario que genera cuestionarios sobre el mismo tema
3. Un modo desafío que genera desafíos de codificación personalizados y brinda comentarios sobre tus respuestas, e incluso presenta un sistema de puntos XP para gamificar y motivar tu aprendizaje.

Sección 10: Fundamentos de la incitación: el resultado

Esta sección se centra en lo que viene después de presionar “Enter”: la respuesta del modelo.

Aprenderá cómo administrar e influir en la extensión y el formato de los resultados de su LLM, asegurándose de que cumplan con sus requisitos específicos.

Los ejercicios prácticos lo guiarán en la generación de resultados estructurados, como archivos Excel y diagramas de flujo.

La sección también profundiza en técnicas avanzadas como Jailbreaking y Prompt Injection , enseñándole los límites (buenos y malos) de cómo los usuarios pueden dar forma a la naturaleza y dirección de las salidas.

Sección 11: El patio de juegos de OpenAI y los hiperparámetros LLM

Esta sección trata sobre cómo ajustar los diales y los interruptores que controlan el comportamiento de los modelos de lenguaje.

Comienza con una introducción a OpenAI Playground que le permitirá controlar estos diales e interruptores.

Aprenderá sobre las configuraciones de ‘Temperatura’ y ‘P superior’ para ajustar la creatividad y el determinismo de las respuestas, así como las ‘Penalizaciones de frecuencia y presencia’ para refinar la relevancia de la salida y el uso de ‘Secuencias de detención’ para administrar dónde y cuándo deben finalizar las respuestas de IA.

Esta sección es clave para cualquiera que busque adaptar el LLM a sus tareas y preferencias específicas.

Sección 12: Incitación con agentes autónomos (AutoGPT)

Aquí aprenderá sobre el futuro de la IA y los modelos de lenguaje grandes: agentes autónomos.

Estos agentes le permiten ingresar una sola indicación y luego continuar para realizar su tarea con indicaciones adicionales limitadas o sin ellas.

Aprenderá a configurar su propio agente autónomo y luego realizará tareas como crear un sitio web simple y desarrollar un programa en Python para verificar palíndromos.

Luego, probarás agentes autónomos en una tarea que elijas y que sea relevante para tu carrera.

Esta es una sección que no debe perderse nadie que quiera comprender el futuro de la IA.

Sección 13: Uso de modelos de código abierto

Los modelos de código abierto están creciendo rápidamente y se están acercando a capacidades similares a las de los modelos de código cerrado de empresas líderes en IA como OpenAI y Anthropic.

Esta sección comenzará explicando la importancia de estos modelos y su impacto en el campo de la IA, incluido el ranking de Chatbot Arena, donde podrás enfrentar diferentes modelos entre sí.

Pero eso no es todo. También aprenderás a usar LMStudio para descargar y configurar tu propio LLM de código abierto localmente en tu ordenador, lo que te permitirá usarlo sin preocuparte por compartir información privada, sin restricciones estrictas y sin límites de velocidad.

Sección 14: Técnicas avanzadas de indicaciones

Esta sección contiene procesos paso a paso para utilizar algunas de las técnicas de estímulo más importantes y probadas empíricamente para mejorar la utilidad de los LLM.

Incluso profundizaremos en las investigaciones que descubrieron estas técnicas. Además, esta sección se actualizará y ampliará continuamente a medida que se descubran nuevas técnicas.

Sección 15: Proyecto no guiado: Crea tu tercer juego (Flappy Bird)

¡Una vez más es hora de ensuciarse las manos!

Ya has creado algunos juegos simples usando código generado por LLM, pero ahora es el momento de poner en práctica todas tus habilidades y crear algo más complejo: un juego de Flappy Bird.

Esto requerirá mucho tiempo y mucha repetición, pero te sorprenderá lo que puedes lograr con tus habilidades.

Sección 16: Pruebas rápidas y evaluación del modelo

Ser eficaz en Ingeniería de Prompts significa poder probar tus indicaciones y evaluar qué funciona mejor en distintos modelos. Esto se debe a que las empresas buscan indicaciones y modelos que proporcionen resultados fiables.

En esta sección, explorará varias metodologías de prueba y evaluación, incluida la calificación basada en código, la calificación humana y la calificación basada en modelos.

Además, profundizaremos en la investigación que muestra las ventajas y desventajas de que los LLM actúen como jueces en la evaluación de resultados. Esta sección es esencial para quienes deseen dominar los aspectos de control de calidad del trabajo con LLM.

Actualizaciones ilimitadas: Este curso, como todos los cursos de Zero To Mastery, es algo vivo y dinámico.

Eso significa que se actualiza y amplía constantemente para que sea su lugar de referencia para encontrar y aprender las últimas mejores prácticas a medida que se desarrolla y crece en su carrera.

¿Cuál es el resultado final?

Este curso no se trata de darte una lista aleatoria de indicaciones ni de hacerte simplemente ver algunos videos para que cuando termines el curso no sepas qué hacer más que ver otro tutorial.

En cambio, este curso te impulsará y te desafiará a pasar de ser un principiante a estar en el 10% superior de personas que usan LLMs 💪.

Y… no tienes nada que perder.

Puedes empezar a aprender ahora mismo y, si este curso no es lo que esperabas, te reembolsaremos el 100 % en 30 días. Sin complicaciones ni preguntas.

¿Cuál es el mejor momento para empezar? ¡Hoy!

Nunca es mal momento para aprender habilidades muy demandadas. Pero cuanto antes, mejor. Empieza hoy mismo a aprender a trabajar con LLM uniéndote a la Academia ZTM. Tendrás una guía clara para escribir propuestas efectivas, crear tus propias aplicaciones de IA y progresar en tu carrera.

Lo que construirás

La mejor manera de aprender es practicando. No solo viendo tutoriales interminables. Por eso, una parte clave de este curso es crear tus propios temas y proyectos usando LLM.

Juego de la serpiente

Utilice su LLM para codificar un juego de serpiente simple y modifíquelo según sus propias preferencias.

Tres en raya (con oponente de IA)

Utilice su LLM para desarrollar un juego de tres en raya con un oponente de IA contra el cual el usuario pueda jugar.

Crea tu propio coach de carrera

Desarrolla un mensaje integral que cree tu propio Coach de Carrera personalizado, utilizando varios modos que pueden invocarse para enseñar usando la Técnica Feynman, evaluarte, crear desafíos de codificación con retroalimentación e incluso puntos XP para gamificar tu aprendizaje.

Agentes Autónomos

Infórmese sobre hacia dónde se dirigen los LLM configurando su propio agente autónomo y pídales que generen un sitio web de Hola mundo, creen un programa en Python que busque palíndromos e incluso inicialicen el agente para su propia tarea relacionada con el trabajo.

Pájaro Flappy

Es hora de programar tu juego más avanzado usando solo un LLM: un juego de Flappy Bird. Esto requerirá que pongas en práctica todas las habilidades que has aprendido hasta ahora, además de iterar y trabajar con el LLM para depurar.

Impulso a la investigación y la evaluación

Uno de los aspectos más emocionantes de este campo es que siempre se descubren nuevas técnicas de estímulo y se publican investigaciones. Aprenderás a formular hipótesis, desarrollar y probar tu propia técnica de estímulo, así como a evaluar diversos modelos.