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Struttura del corso

Introduzione all'ingegneria avanzata dei prompt

  • Comprendere il ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
  • Come la struttura dei prompt influenza le risposte generate dall'AI
  • Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLM nel comportamento dei prompt

Progettazione di prompt efficaci

  • Creare prompt precisi e strutturati
  • Tecniche per controllare tono, lunghezza e formato
  • Gestione di domande ambigue e a risposta aperta

Ottimizzazione delle risposte AI

  • Affinare i prompt per compiti specifici
  • Regolare temperatura e numero massimo di token per il controllo delle risposte
  • Utilizzo di messaggi di sistema e prompting basato sui ruoli

Gestione del contesto e concatenazione dei prompt

  • Mantenere il contesto attraverso molteplici interazioni con l'AI
  • Concatenare prompt per guidare compiti complessi
  • Utilizzo di tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe

Riduzione dei pregiudizi e miglioramento dell'affidabilità dell'AI

  • Rilevare e mitigare i pregiudizi negli output generati dall'AI
  • Garantire l'accuratezza fattuale nelle risposte dell'AI
  • Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt

Test e valutazione delle prestazioni dei prompt

  • Misurare qualità e coerenza delle risposte dell'AI
  • Automazione dei test e della valutazione dei prompt
  • Casi studio di strategie efficaci di ingegneria dei prompt

Distribuzione di applicazioni potenziate dall'AI con prompt ottimizzati

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

Tendenze emergenti nell'ingegneria dei prompt

  • Progressi negli LLM e nelle tecniche di ottimizzazione dei prompt
  • Collaborazione ibrida uomo-AI attraverso l'ingegneria dei prompt
  • Innovazioni future nel controllo del contenuto generato dall'AI

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Esperienza con i modelli linguistici su larga scala (LLM) e le API AI
  • Competenza in un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
  • Conoscenza di base delle tecniche NLP e di generazione del testo

Destinatari

  • Ingegneri AI che lavorano su applicazioni basate su LLM
  • Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro potenziati dall'AI
  • Analisti di dati che affinano gli output generati dall'AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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