Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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