Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Advanced Prompt Engineering

  • Zrozumienie roli podpowiedzi w DeepSeek LLM
  • Jak struktura podpowiedzi wpływa na odpowiedzi generowane przez SI
  • Porównanie DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 i innych LLM pod względem zachowania podpowiedzi

Projektowanie skutecznych podpowiedzi

  • Tworzenie precyzyjnych i ustrukturyzowanych podpowiedzi
  • Techniki kontrolowania tonu, długości i formatu podpowiedzi
  • Radzenie sobie z niejednoznacznymi i otwartymi pytaniami

Optymalizacja odpowiedzi AI

  • Dostrajanie podpowiedzi do konkretnych zadań
  • Dostosowywanie temperatury i maksymalnych tokenów do kontroli odpowiedzi
  • Korzystanie z komunikatów systemowych i podpowiedzi opartych na rolach

Kontekst Management i łańcuch podpowiedzi

  • Utrzymywanie kontekstu w wielu interakcjach ze sztuczną inteligencją
  • Łączenie podpowiedzi w celu kierowania złożonymi zadaniami
  • Korzystanie z pamięci i technik referencyjnych w długich rozmowach

Redukcja stronniczości i poprawa niezawodności AI

  • Wykrywanie i łagodzenie uprzedzeń w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję
  • Zapewnienie dokładności faktów w odpowiedziach AI
  • Kwestie etyczne w inżynierii podpowiedzi

Testowanie i ocena wydajności podpowiedzi

  • Pomiar jakości i spójności odpowiedzi AI
  • Automatyzacja szybkiego testowania i oceny
  • Studia przypadków skutecznych strategii inżynierii podpowiedzi

Wdrażanie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji ze zoptymalizowanymi podpowiedziami

  • Integracja dopracowanych podpowiedzi z przepływami pracy w przedsiębiorstwie
  • Optymalizacja chatbotów i narzędzi do automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji
  • Skalowanie strategii podpowiedzi dla różnych przypadków użycia

Pojawiające się trendy w Prompt Engineering

  • Postępy w LLM i technikach optymalizacji podpowiedzi
  • Hybrydowa współpraca AI i człowieka poprzez inżynierię podpowiedzi
  • Przyszłe innowacje w zakresie kontroli treści generowanych przez AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLM) i interfejsami API AI
  • Biegła znajomość języka programowania (np. Python, JavaScript)
  • Podstawowa znajomość NLP i technik generowania tekstu

Uczestnicy

  • Inżynierowie AI pracujący z aplikacjami opartymi na LLM
  • Programiści optymalizujący przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji
  • Analitycy danych udoskonalający wyniki generowane przez sztuczną inteligencję
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie