Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в усъвършенствания промпт инженеринг

  • Разбиране на ролята на промптовете в DeepSeek LLM
  • Как структурата на промпта влияе на генерираните от AI отговори
  • Сравняване на DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLM по отношение на поведението при промптове

Проектиране на ефективни промптове

  • Изработване на прецизни и структурирани промптове
  • Техники за контрол на тона, дължината и формата
  • Справяне с двусмислени и отворени въпроси

Оптимизиране на AI отговорите

  • Фина настройка на промптове за специфични задачи
  • Регулиране на температурата и максималния брой токени за контрол на отговора
  • Използване на системни съобщения и подсказване, базирано на роли

Управление на контекста и свързване на промптове

  • Поддържане на контекст при множество AI взаимодействия
  • Свързване на промптове за насочване на сложни задачи
  • Използване на техники за памет и препратки в дълги разговори

Намаляване на отклоненията и подобряване на надеждността на AI

  • Откриване и смекчаване на отклонения в генерираните от AI резултати
  • Осигуряване на фактологична точност в AI отговорите
  • Етични съображения в промпт инженеринга

Тестване и оценка на ефективността на промптовете

  • Измерване на качеството и последователността на AI отговорите
  • Автоматизиране на тестването и оценката на промптове
  • Казуси от практиката за ефективни стратегии за промпт инженеринг

Внедряване на задвижвани от AI приложения с оптимизирани промптове

  • Интегриране на усъвършенствани промптове в корпоративни работни потоци
  • Оптимизиране на задвижвани от AI чатботове и инструменти за автоматизация
  • Мащабиране на стратегиите за промптове за различни случаи на употреба

Нововъзникващи тенденции в промпт инженеринга

  • Напредък в LLM и техниките за оптимизиране на промптове
  • Хибридно сътрудничество между AI и човек чрез промпт инженеринг
  • Бъдещи иновации в контрола на генерираното от AI съдържание

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с големи езикови модели (LLM) и AI API-та
  • Владеене на програмен език (напр. Python, JavaScript)
  • Основно разбиране на NLP и техники за генериране на текст

Аудитория

  • AI инженери, работещи с базирани на LLM приложения
  • Разработчици, оптимизиращи работни потоци, задвижвани от AI
  • Анализатори на данни, усъвършенстващи генерирани от AI резултати
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории