Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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