Kurzusleírás

Bevezetés a haladókba Prompt Engineering

  • A promptok szerepének megértése az DeepSeek LLM-ben
  • Hogyan befolyásolja az azonnali szerkezet az AI által generált válaszokat
  • DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 és más LLM-ek összehasonlítása azonnali viselkedésben

Hatékony felszólítások tervezése

  • Pontos és strukturált promptok készítése
  • A hangszín, a hossz és a formátum szabályozásának technikái
  • Kétértelmű és nyitott kérdések kezelése

Az AI válaszok optimalizálása

  • Finomhangolási utasítások adott feladatokhoz
  • A hőmérséklet és a maximális tokenek beállítása a válaszvezérléshez
  • Rendszerüzenetek és szerepalapú felszólítások használata

Kontextus Management és Prompt Chaining

  • Kontextus fenntartása több mesterségesintelligencia-interakció során
  • A láncolás felszólít az összetett feladatok irányítására
  • Memória- és referenciatechnikák használata hosszú beszélgetésekben

Az elfogultság csökkentése és a mesterséges intelligencia megbízhatóságának javítása

  • Az AI által generált kimenetek torzításainak észlelése és enyhítése
  • A tényszerű pontosság biztosítása az AI-válaszokban
  • Etikai szempontok az azonnali tervezésben

Az azonnali teljesítmény tesztelése és értékelése

  • Az AI válasz minőségének és konzisztenciájának mérése
  • Azonnali tesztelés és értékelés automatizálása
  • Hatékony azonnali tervezési stratégiák esettanulmányai

AI-alapú alkalmazások telepítése optimalizált promptokkal

  • Finomított promptok integrálása a vállalati munkafolyamatokba
  • Az AI-vezérelt chatbotok és automatizálási eszközök optimalizálása
  • Méretezési prompt stratégiák különböző használati esetekhez

Feltörekvő trendek Prompt Engineering

  • Fejlődések az LLM-ekben és az azonnali optimalizálási technikákban
  • Hibrid mesterséges intelligencia és ember együttműködése gyors tervezéssel
  • Jövőbeli innovációk a mesterséges intelligencia által generált tartalomvezérlésben

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Nagy nyelvi modellekkel (LLM) és AI API-kkal kapcsolatos tapasztalat
  • Programozási nyelvben való jártasság (pl. Python, JavaScript)
  • Az NLP és a szöveggenerálási technikák alapvető ismerete

Közönség

  • LLM-alapú alkalmazásokkal dolgozó mesterséges intelligencia mérnökök
  • Az AI-alapú munkafolyamatokat optimalizáló fejlesztők
  • Az AI által generált kimeneteket finomító adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák