Struttura del corso

Introduzione all'Ingegneria Avanzata dei Prompt

  • Comprensione del ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
  • Come la struttura del prompt influisce sulle risposte AI
  • Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLMs nel comportamento dei prompt

Progettazione di Prompt Efficaci

  • Creazione di prompt precisi e strutturati
  • Tecniche per controllare il tono, la lunghezza e il formato
  • Gestione di domande ambigue e aperte

Ottimizzazione delle Risposte AI

  • Affinamento dei prompt per compiti specifici
  • Regolazione della temperatura e del numero massimo di token per il controllo delle risposte
  • Utilizzo di messaggi di sistema e prompting basato su ruoli

Gestione del Contesto e Concatenamento dei Prompt

  • Mantenimento del contesto in interazioni AI multiple
  • Concatenamento di prompt per guidare compiti complessi
  • Utilizzo di tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe

Riduzione dei Bias e Miglioramento della affidabilità dell'AI

  • Rilevazione e mitigazione dei bias nelle uscite AI
  • Garanzia dell'accuratezza fatta in risposte AI
  • Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt

Test e Valutazione delle Prestazioni dei Prompt

  • Misurazione della qualità e coerenza delle risposte AI
  • Automazione del test e valutazione dei prompt
  • Studi di caso di strategie di ingegneria dei prompt efficaci

Implementazione di Applicazioni AI-Powered con Prompt Ottimizzati

  • Integrazione di prompt raffinati nei flussi di lavoro aziendali
  • Ottimizzazione di chatbot e strumenti di automazione basati su AI
  • Scalabilità delle strategie di prompt per diversi casi d'uso

Tendenze Emergenti nell'Ingegneria dei Prompt

  • Avanzamenti nei LLMs e tecniche di ottimizzazione dei prompt
  • Collaborazione ibrida AI-umana attraverso l'ingegneria dei prompt
  • Innovazioni future nel controllo del contenuto generato da AI

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Esperienza con modelli linguistici grandi (LLMs) e API AI
  • Competenza in un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
  • Conoscenza di base di NLP e tecniche di generazione di testo

Audience

  • Ingegneri AI che lavorano con applicazioni basate su LLM
  • Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro AI
  • Analisti di dati che raffinano gli output generati da AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative