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Desde la evolución del Machine Learning hasta la arquitectura Transformer. Comprende cómo "piensan" GPT, Claude, Gemini y Llama, sus capacidades reales y sus limitaciones.
Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Meta-Prompting, System Prompts y diseño de Personas IA. De principiante a experto con técnicas comprobadas.
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Recorrido histórico desde el Machine Learning clásico hasta los modelos generativos actuales. Hitos clave, tipos de aprendizaje automático y el surgimiento de los LLMs.
Atención, tokenización, embeddings y generación de texto. Comprende la mecánica interna que hace posible a GPT, Claude y otros modelos de lenguaje.
Comparativa detallada de los principales LLMs: capacidades, fortalezas, limitaciones, modelos open-source vs. propietarios y criterios de selección.
Alucinaciones, sesgos, ventana de contexto, razonamiento vs. pattern matching. Qué puede y qué no puede hacer la IA hoy con honestidad técnica.
Marcos éticos, regulación global (EU AI Act, políticas regionales), propiedad intelectual, privacidad, deepfakes y mejores prácticas de uso responsable.
Componentes de un prompt: rol, instrucción, contexto, formato y restricciones. Framework RICAS y principios de claridad, especificidad y estructura.
Las tres técnicas base del prompting moderno. Cuándo usar cada una, ejemplos prácticos y ejercicios de aplicación para diferentes industrias.
Tree-of-Thought, Self-Consistency, Prompt Chaining, Meta-Prompting y técnicas de vanguardia para problemas complejos de razonamiento.
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