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.
Struttura del corso
Introduzione agli avanzati Prompt Engineering
- Comprendere il ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
- Come la struttura del prompt influisce sulle risposte generate dall'AI
- Confrontare DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altre LLM nei prompt
Progettazione di prompt efficaci
- Elaborare prompt precisi e strutturati
- Tecniche per controllare tono, lunghezza e formato
- Gestire domande ambigue e aperte
Ottimizzazione delle risposte AI
- Affinare i prompt per compiti specifici
- Regolare la temperatura e i token massimi per il controllo delle risposte
- Utilizzare messaggi di sistema e richieste basate sul ruolo
Contesto Management e concatenazione di prompt
- Mantenere il contesto attraverso più interazioni AI
- Concatenare i prompt per guidare compiti complessi
- Utilizzare tecniche di memoria e riferimento in lunghe conversazioni
Riduzione del bias e miglioramento dell'affidabilità dell'AI
- Rilevare e mitigare i bias nelle uscite generate dall'AI
- Garantire l'accuratezza dei fatti nelle risposte dell'AI
- Considerazioni etiche nella progettazione dei prompt
Testare e valutare le prestazioni dei prompt
- Misurare la qualità e la coerenza delle risposte dell'AI
- Automatizzare i test e la valutazione dei prompt
- Studi di caso di strategie di ingegneria dei prompt efficaci
Distribuzione di applicazioni alimentate dall'AI con prompt ottimizzati
- Integrare prompt perfezionati nei flussi di lavoro aziendali
- Ottimizzare chatbot e strumenti di automazione guidati dall'AI
- Scalare strategie di prompt per diversi casi d'uso
Tendenze emergenti in Prompt Engineering
- Progressi nelle LLM e nelle tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Collaborazione ibrida AI-umana attraverso l'ingegneria dei prompt
- Future innovazioni nel controllo dei contenuti generati dall'AI
Riepilogo e conclusioni
Requisiti
Requisiti di ingresso
- Esperienza con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e API AI
- Conoscenza pratica di un linguaggio di programmazione (ad es. Python, JavaScript)
- Conoscenza di base di NLP e tecniche di generazione di testi
Pubblico
- Ingegneri AI che lavorano con applicazioni basate su LLM
- Sviluppatori che ottimizzano i flussi di lavoro alimentati dall'AI
- Analisti di dati che affinano gli output generati dall'AI
14 ore
