План на курса

Въведение в разширеното инженерство на подсказки

  • Разбиране на ролята на подсказките в DeepSeek LLM
  • Как структурата на подсказката влияе на отговорите, генерирани от AI
  • Сравнение на DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLMs в поведението при подсказки

Проектиране на ефективни подсказки

  • Изготвяне на точни и структурирани подсказки
  • Техники за контрол на тона, дължината и формата
  • Обработка на неоднозначни и отворени въпроси

Оптимизиране на отговорите на AI

  • Подобряване на подсказки за конкретни задачи
  • Регулиране на температурата и максималния брой токени за контрол на отговорите
  • Използване на системни съобщения и подсказки със зададени роли

Управление на контекст и връзка на подсказки

  • Поддържане на контекст в няколко взаимодействия с AI
  • Връзка на подсказки за водене на комплексни задачи
  • Използване на памет и техники за референци в дълги разговори

Смятане на биаси и подобряване на надеждността на AI

  • Разпознаване и смятане на биаси в текста, генериран от AI
  • Обезпечаване на фактическата точност на отговорите на AI
  • Етични разглеждания при инженерството на подсказки

Тестиране и оценка на ефективността на подсказките

  • Измерване на качеството и съгласуваността на отговорите на AI
  • Автоматизиране на тестовете и оценката на подсказките
  • Кейсстъди на ефективни стратегии за инженерство на подсказки

Въвеждане на приложения със сила на AI с оптимизирани подсказки

  • Интегриране на подобрени подсказки в предприемачески работни процеси
  • Оптимизиране на AI-драйвени чатботи и инструменти за автоматизация
  • Масштабиране на стратегии за подсказки за различни приложения

Разбиране на новите тенденции в инженерството на подсказки

  • Напредък в LLMs и техники за оптимизиране на подсказки
  • Хибридно сътрудничество между AI и хора чрез инженерството на подсказки
  • Будущи иновации в контрола на съдържанието, генерирано от AI

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с големи модели на език (LLMs) и API на AI
  • Знание на програмно език (например, Python, JavaScript)
  • Основно разбиране на NLP и техники за генериране на текст

Целева група

  • AI инженери, работещи с приложения на база LLM
  • Разработчици, оптимизиращи работните процеси със сила на AI
  • Анализори на данни, подобряващи изходите от AI
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории