• Introducción a los Modelos de Lenguaje: ChatGPT, DeepSeek, Claude y Gemini.
• ¿Cómo funcionan los LLMs y por qué los prompts son clave?
• Tipos de prompts: Zero-shot, Few-shot y Chain-of-Thought
• Errores comunes en la creación de prompts y cómo optimizarlos.

Ejercicio práctico:

Comparación de respuesta entre las distintas herramientas con distintos prompts.

• Técnicas de encadenamiento de prompts para mejorar respuestas.
• Cómo estructurar prompts para optimizar respuestas y reducir sesgos.
• Instrucciones avanzadas para asistentes de tareas específicas.
• Personalización de prompts para análisis de datos, redacción de contenido y más.

Ejercicio práctico:

Diseño de prompts avanzados para asistentes virtuales

• Introducción a la creación de GPTs personalizados dentro de OpenAI.
• Entrenamiento y personalización de asistentes con ChatGPT.
• Configuración de chatbots con DeepSeek, Claude y Gemini.
• Integración de asistentes virtuales con APIs para automatización.

Ejercicio práctico:

Creación de un GPT personalizado para una tarea específica (soporte, generación de contenido, análisis de datos).

• Cómo integrar asistentes virtuale en plataformas como WhatsApp, Slack y Web.
• Evaluación de la calidad de respuestas y optimización de asistentes.
• Mejores prácticas de seguridad y privacidad en asistentes virtuales
• Proyecto final: creación y lanzamiento de un asistente virtual funcional con prompts optimizados.

Ejercicio práctico:

Creación de una campaña automatizada para redes sociales.