AI+ Context Engineering Practitioner™

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Horas del curso

Información adicional

Duración

40 horas elearning, 5 días instructor led

Modalidad

Elearning – En directo con instructor

Modalidad

Presencial / Online en directo

Impartición
In Company / Abierto

Descripción

Formación especializada en el diseño y gestión del contexto que utilizan los sistemas basados en LLM para producir respuestas más relevantes, coherentes y controlables.

 

Información adicional

Duración

40 horas elearning, 5 días instructor led

Modalidad

Elearning – En directo con instructor

Objetivos

  • Diferenciar Prompt Engineering y Context Engineering.
  • Diseñar arquitecturas de contexto.
  • Gestionar memoria.
  • Optimizar utilización de tokens.
  • Integrar conocimiento externo.
  • Trabajar con RAG.
  • Diseñar sistemas multiagente.
  • Implantar mecanismos de seguridad y gobierno.

Requisitos

Base de IA y machine learning, conocimientos de programación y tratamiento de datos y familiaridad con arquitecturas de aplicaciones de IA.

¿A quién va dirigido?

Desarrolladores de IA, arquitectos, ingenieros, especialistas en LLM, profesionales de automatización y perfiles técnicos que construyan aplicaciones generativas.

Contenido

Módulo 1. Fundamentos de Context Engineering

  • 1.1. Context Engineering frente a Prompt Engineering.
  • 1.2. De los prompts a los pipelines de contexto.
  • 1.3. Instrucciones, conocimiento, herramientas y estado.
  • 1.4. Memoria a corto y largo plazo.
  • 1.5. Grounding, relevancia, continuidad y control de costes.
  • 1.6. Caso de un asistente contextual.
  • 1.7. Diseño práctico de instrucciones y memoria.

Módulo 2. Patrones de gestión del contexto

  • 2.1. Framework Write–Select–Compress–Isolate.
  • 2.2. WRITE: identidad, persona, guardrails y estado.
  • 2.3. SELECT: recuperación y filtrado.
  • 2.4. COMPRESS: resumen y optimización de tokens.
  • 2.5. ISOLATE: límites de contexto, seguridad y foco.
  • Aplicación práctica de los patrones.

Módulo 3. Memoria y persistencia

  • Memoria conversacional.
  • Estado de sesión.
  • Memoria a largo plazo.
  • Selección de información relevante.
  • Gestión de ventanas de contexto.

Módulo 4. Retrieval-Augmented Generation

  • Arquitecturas RAG.
  • Recuperación de conocimiento.
  • Metadata y filtrado.
  • Grounding.
  • Calidad y relevancia de las fuentes.

Módulo 5. Herramientas y orquestación

  • Tool calling.
  • Selección de herramientas.
  • Integración de servicios.
  • Control del contexto generado por herramientas.
  • Diseño de flujos.

Módulo 6. Contexto aplicado

  • Aplicaciones empresariales.
  • Recuperación precisa de información.
  • Personalización.
  • Context poisoning y context clash.
  • Memoria avanzada para tareas de larga duración.
  • Casos de estudio.

Módulo 7. Sistemas multiagente

  • 7.1. Limitaciones de los agentes monolíticos.
  • 7.2. Sistemas multiagente.
  • 7.3. Roles de router, planner y executor.
  • 7.4. Compresión de contexto entre agentes.
  • 7.5. Guardrails y gobierno.
  • 7.6. Ética, sesgos y trazabilidad.
  • 7.7. Casos empresariales.
  • 7.8. Nuevos perfiles profesionales.

Módulo 8. Proyecto final

  • 8.1. Diseño de un sistema multiagente sensible al contexto.
  • 8.2. Construcción de un router y sistema RAG.
  • 8.3. Presentación y revisión.
  • 8.4. Evaluación final.

Certificación

AI+ Context Engineering Practitioner™, certificación oficial AI CERTs.

 


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