Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Zaawansowanej Inżynierii Promptów

  • Zrozumienie roli promptów w DeepSeek LLM
  • Jak struktura promptu wpływa na generowane przez AI odpowiedzi
  • Porównanie DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 i innych LLM w kontekście zachowania promptów

Projektowanie Efektywnych Promptów

  • Tworzenie precyzyjnych i strukturyzowanych promptów
  • Techniki kontrolowania tonu, długości i formatu
  • Obsługa niejednoznacznych i otwartych pytań

Optymalizacja Odpowiedzi AI

  • Dostosowywanie promptów do konkretnych zadań
  • Dostosowywanie temperatury i maksymalnej liczby tokenów dla kontroli odpowiedzi
  • Używanie wiadomości systemowych i promptów opartych na rolach

Zarządzanie Kontekstem i Łączenie Promptów

  • Utrzymywanie kontekstu w wielokrotnych interakcjach AI
  • Łączenie promptów do przewodzenia przez złożone zadania
  • Używanie technik pamięci i odniesień w długotrwałych rozmowach

Redukcja Uprowadzeń i Poprawa Niezawodności AI

  • Wykrywanie i redukcja uprzedzeń w generowanych przez AI wyjściach
  • Zapewnianie faktograficznej dokładności odpowiedzi AI
  • Etyczne aspekty inżynierii promptów

Testowanie i Ocena Wydajności Promptów

  • Pomiar jakości i spójności odpowiedzi AI
  • Automatyzacja testowania i ewaluacji promptów
  • Studia przypadków skutecznych strategii inżynierii promptów

Wdrażanie Aplikacji Opartych na AI z Optymalizowanymi Promptami

  • Integracja wyrafinowanych promptów w przepływy pracy przedsiębiorstw
  • Optymalizacja chatbotów i narzędzi automatyzacji opartych na AI
  • Skalowanie strategii promptów dla różnych zastosowań

Nadchodzące Tendencje w Inżynierii Promptów

  • Postępy w LLM i technikach optymalizacji promptów
  • Hybrydowa współpraca AI-ludzi poprzez inżynierię promptów
  • Przyszłe innowacje w kontroli generowanego przez AI treści

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLMs) i API AI
  • Profesjonalne znanie języka programowania (np. Python, JavaScript)
  • Podstawowe zrozumienie NLP i technik generowania tekstu

Odbiorcy

  • AI inżynierowie pracujący z aplikacjami opartymi na LLM
  • Programiści optymalizujący przepływy pracy oparte na AI
  • Analitycy danych weryfikujący generowane przez AI wyjścia
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie