Curso

ChatGPT y Prompt Engineering

Flex
4 semanas
Iatp

En este curso se enseñarán las herramientas avanzadas de Python, desde Testing y Concurrencia hasta Continuous Integration y APIs REST con FastAPI. Python se ha convertido en uno de los lenguajes con mayor crecimiento y demanda en el mercado. Aprender Python es la base para: Analistas de datos, Científicos de datos e IA, Desarrolladores web y de aplicaciones en la nube. Algunas de las ventajas que ofrece aprender Python en la actualidad tienen que ver con la facilidad para aprender y usarlo, con una comunidad madura y solidaria, cientos de bibliotecas y marcos de trabajo. Python ofrece versatilidad, eficiencia y velocidad.

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Empezá hoy sin pre-requisitos

Este curso no requiere conocimientos técnicos previos. Está pensado para que cualquier persona interesada pueda comenzar a desarrollar habilidades fundamentales y dar sus primeros pasos en el mundo de la tecnología, la programación, la ciencia de datos o la inteligencia artificial.

Ideal para principiantes

Temario

Conocerás los fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), y sus riesgos actuales. También aprenderás sobre la Ingeniería de Instrucciones (Prompt Engineering), utilizando ChatGPT.
Aprenderás a estructurar y optimizar un Prompt de forma iterativa, junto a algunas técnicas avanzadas de Prompt Engineering, y pondrás en práctica lo aprendido en una serie de ejercicios.
Conocerás el alcance y beneficios de ChatGPT Plus, y las funcionalidades extendidas que provee. Aprenderás todo sobre Dall-E, la herramienta de generación de imágenes de OpenAI. Además conocerás sobre los complementos que ofrece ChatGPT Plus.
Aprenderás sobre los GPTs más útiles en la actualidad, y cómo customizar ChatGPT según tus necesidades. Te interiorizarás en los fundamentos de OpenAI Playground.

Modalidad

  • Clases asincrónicasPara que avances a tu propio ritmo
  • Clases en vivo a demandaPara resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria
  • Ejercicios, lecturas y autoevaluacionesEn cada clase
  • Campus virtualComo plataforma para tu aprendizaje.
  • Foro en DiscordAbierto 24/7
  • CertificaciónCon examen final

LAB

Te invitamos a aprender haciendo en un espacio diseñado para el aprendizaje basado en proyectos, donde crearás iniciativas únicas para enriquecer tu portfolio. Acá, el conocimiento fluye en equipo, impulsando tu crecimiento personal y profesional con impacto en tu comunidad.

Proyectos destacados

Detección de TDAH mediante señales de fMRI utilizando modelos de clasificación de machine learning

Detección de TDAH mediante señales de fMRI utilizando modelos de clasificación de machine learning

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Proyecto llevado a cabo en el marco de la edición 2024 del Workshop internacional Brainhack School. El trabajo consistió en desarrollar modelos de clasificación de aprendizaje automático para detectar el TDAH a través del análisis de señales de rs-fMRI.

Asistente Virtual Tienda de computadoras

Asistente Virtual Tienda de computadoras

Agustina Seminara

En este proyecto se desarrolló un asistente virtual de una tienda de computadoras utilizando un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) con el objetivo de que pueda responder las consultas de los usuarios, proporcionar y realizar recomendaciones personalizadas

Clasificador de productos según nomenclatura ALADI

Clasificador de productos según nomenclatura ALADI

Ignacio

Este proyecto consistió en entrenar un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) para generar un chatbot que funcione como un asistente virtual para páginas web como por ejemplo el Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). La idea nace de la dificultad que algunos usuarios experimentan al intentar registrar sus productos con la nomenclatura correcta en los organismos correspondientes.

Construcción de un sistema de monitoreo ambiental utilizando Raspberry Pi

Construcción de un sistema de monitoreo ambiental utilizando Raspberry Pi

Sofia Havrylenko

En este proyecto se construyó un sistema de monitoreo ambiental con una Raspberry Pi Pico, utilizando un sensor DHT11 para medir temperatura y humedad, y una pantalla LCD I2C para mostrar estos datos en tiempo real. Además, se incorporaron LEDs para controlar la temperatura y humedad, y se realizan mediciones que se actualizan en la pantalla.

Mapa interactivo de ingredientes

Mapa interactivo de ingredientes

Javier Federico Goldschmidt

Este proyecto es un mapa interactivo de ingredientes de , que tiene por objetivo facilitar la exploración de recetas y promover una alimentación variada y saludable. Haciendo web scraping, se recolectan datos de sitios de recetas, con los cuales se creó un grafo grafo donde los ingredientes se visualizan según su frecuencia de uso y sus combinaciones en distintas recetas. Al seleccionar ingredientes en el grafo, se muestran recetas relacionadas y sugerencias de ingredientes complementarios. Además, muestra valores nutricionales a cada ingrediente

Detector de malezas en monocultivos

Detector de malezas en monocultivos

Yamila Sasal, Miguel Balderrama

En este proyecto se busco crear un detector de malezas que permita al productor tomar decisiones que se ajusten a la realidad del cultivo, que permitan la detección de focos y minimicen las consecuencias negativas de las malezas. De esta forma se reduciría el número de aplicaciones de fitosanitarios (tales como insecticidas, bactericidas, fungicidas y plaguicidas), permitiendo monitorear lotes de forma remota y tomar de decisiones conociendo la distribución de malezas en su cultivo (cantidad y distribución espacial).

Profesores de calidad

Nuestros docentes son referentes de la industria y expertos en diversas áreas, que están transformando el futuro. Con experiencia real y una visión innovadora, te acercan las últimas tendencias y conocimientos aplicados para que aprendas de quienes están marcando el camino.

Julian Peller

Julian Peller

Lic. en Ciencias de la Computación de la UBA. Data Scientist y Machine Learning Engineer con más de 15 años de experiencia en la industria del software. Kaggle Code Grandmaster. Actualmente lidera el equipo que colabora con EverythingALS aplicando Deep Learning para mejorar el diagnóstico y la prognosis de la ELA.

¿Qué dicen nuestros estudiantes?

Julieta Santos

Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine learning porque abarca muchos conceptos y modelos en los cuales uno puede seguir profundizando luego.

-Julieta Santos

Facudo Miglio

Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy contento y conforme con el curso (probablemente vuelva a hacerlo en alguna próxima oportunidad). Comentario no menor, me parece algo absolutamente disruptivo el costo del curso o de la suscripción mensual, muy asequible, para la calidad de contenido y de profesionales que uno recibe a cambio. Y una apreciación muuy subjetiva, es que se nota el amor y pasión que hay atrás de cada clase y curso.

-Facudo Miglio

Rodrigo Robert

Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El material en Git tb es muy bueno, muy claro, todo explicado. Los profes son super ideoneos, generosos en su conocimiento y disponibilidad, se puede ver en las clases y el foro discord. Felicitaciones equipo, hacen un trabajo muy bueno! De lo que llevo los he recomendado 100 veces a los colegas e intersados.

-Rodrigo Robert

Tomás Manzur

Realicé el curso de Machine Learning como alumno de Humai. Me pareció excelente, muy bien organizado el programa, los temas muy bien explicados y los profes unos genios. Anteriormente había realizado los cursos de Intro a Python, Automatización y Análisis de Datos como autodidacta, los materiales me resultaron excelentes. Agradezco mucho que hayan disponibilizado gratuitamente esos materiales.

-Tomás Manzur

Matias Esmay

¡Me encantan! con el material grabado para las clases asincrónicas, el soporte en Discord y los grupos de ayuda entre alumnxs; las clases en vivo toman otro color y se vuelven muy enriquecedoras, mindblowing a veces. Las plataformas donde se realizan los ejercicios son totalmente actuales y el nivel de interactividad en clases es algo a replicar, definitivamente.

-Matias Esmay

Lucas Tarcetti

El curso es excelente, muy bien dado por personas que de verdad saben el tema. Tanto las clases sincrónicas como asincrónicas fueron excelentes y me sirvieron para aprender muchas cosas que no conocía. Aprender más sobre la potencialidad de pandas es buenísimo, y ver las distintas herramientas gráficas que hay y sus capacidades también.

-Lucas Tarcetti

Nuestras carreras

Certificate en IA y Datos, eligiendo la carrera que más se adapte a tus objetivos. Vas a encontrar cursos troncales, otros optativos, y la posibilidad de llevar a cabo un proyecto en el Lab.

Inteligencia Artificial para TODO PÚBLICO

Descubrí el poder de la IA sin necesidad de programar. Aprendé a aplicar herramientas innovadoras para potenciar tu profesión y dar tus primeros pasos en el mundo de la inteligencia artificial.

Preguntas frecuentes

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