Struttura del corso

Introduzione all'Ingegneria Avanzata dei Prompt

  • Comprendere il ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
  • Come la struttura del prompt influisce sulle risposte generate dall'AI
  • Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLM in termini di comportamento dei prompt

Progettazione di Prompt Efficaci

  • Creare prompt precisi e strutturati
  • Tecniche per controllare il tono, la lunghezza e il formato
  • Gestire domande ambigue e aperte

Ottimizzazione delle Risposte AI

  • Affinare i prompt per compiti specifici
  • Regolare la temperatura e il numero massimo di token per controllare le risposte
  • Utilizzare messaggi di sistema e prompting basato sui ruoli

Gestione del Contesto e Concatenamento dei Prompt

  • Mantenere il contesto in diverse interazioni AI
  • Concatenare i prompt per guidare compiti complessi
  • Utilizzare tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe

Riduzione del Bias e Miglioramento della Affidabilità AI

  • Rilevare e mitigare i bias nelle risposte generate dall'AI
  • Garantire l'accuratezza fatti nelle risposte AI
  • Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt

Test e Valutazione delle Prestazioni dei Prompt

  • Misurare la qualità e la coerenza delle risposte AI
  • Automatizzare il test e la valutazione dei prompt
  • Studi di caso di strategie efficaci di ingegneria dei prompt

Implementazione di Applicazioni AI Potenziate con Prompt Ottimizzati

  • Integrare i prompt raffinati nei flussi di lavoro aziendali
  • Ottimizzare chatbot e strumenti di automazione basati su AI
  • Scalare le strategie dei prompt per diversi casi d'uso

Tendenze Emergenti nell'Ingegneria dei Prompt

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

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

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

Pubblico di riferimento

  • Ingegneri AI che lavorano con applicazioni basate su LLMs
  • Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro alimentati da AI
  • Analisti dei dati che raffinano gli output generati dall'AI
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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