MéxicoMéxico
Detalle
ISBN 978-607-32-6047-3

Programación de modelos de lenguaje de gran tamaño con Azure Open AI
Programación conversacional e ingeniería de prompt con LLM

Autor:Esposito, Francesco
Colaboradores:
Gutiérrez Martínez, Mireya Janeth (Traductor)
Cervantes Castañón, Jessica Roxana (Editor Literario)
Iñiguez Caso, Jorge Luis (Director del equipo editorial)
Editorial:Pearson Educación de México
Materia:Programación. programas. datos de computadores
Clasificación:Técnicas de programación
Público objetivo:Enseñanza universitaria o superior
Publicado:2025-05-30
Número de edición:1
Número de páginas:0
Tamaño:5.9Mb
Precio:$520
Soporte:Digital
Formato:HTML (.htm, .html)
Idioma:Español

Reseña

Comuníquese de forma autónoma con los usuarios y optimice las tareas de negocio con aplicaciones creadas para hacer la interacción entre humanos y computadoras más natural y afable.
Francesco Esposito, experto en inteligencia artificial, muestra varios escenarios para los cuales un LLM es efectivo: elaboración de soluciones de negocios
sofisticadas, acortamiento de la brecha entre humanos y máquinas equipadas con software y construcción de potentes motores de razonamiento, entre otros.
Adentrarse en el diseño de prompts y programación conversacional —con técnicas específicas de patrones y marcos— demuestra cómo el lenguaje natural puede conducir a un nuevo y avanzado enfoque de programación.
Demostraciones de procesos completos (con Python y ASP.NET Core) hacen manifiestos ciertos patrones versátiles de interacción entre procesos ya existentes, APIs, datos y conocimiento humano.
Francesco Esposito, experto en inteligencia artificial, le ayuda a:
• Comprender la historia de los grandes modelos lingüísticos y la programación conversacional
• Aplicar prompts como una nueva forma de codificación
• Aprender técnicas básicas de prompts y casos de uso fundamentales
• Diseñar prompts avanzados, incluida la conexión de LLM a datos y funciones orientadas a la construcción de motores de razonamiento
• Utilizar lenguaje natural en el código para definir flujos de trabajo y gestionar las API existentes
• Dominar los frameworks de LLMs externos
• Despejar inquietudes sobre inteligencia artificial responsable, la privacidad y la precisión
• Explorar el panorama regulatorio de la IA
• Construir e implementar un asistente personal
• Aplicar la generación aumentada por recuperación (RAG) para formular respuestas a partir de una base de conocimientos
• Construir una interfaz conversacional para el usuario

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