Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в генеративния AI и промпт инженерия
- Какво представлява генеративният AI и как се различава от традиционната автоматизация
- Ролята на промпт инженерията в формирането на качеството на AI изхода
- Преглед на текущата екосистема от инструменти за текст, изображения, аудио и видео
- Къде промпт инженерията добавя бизнес стойност
Основи на AI моделите за генериране на текст и изображения
- Как работят големи езикови модели и дифузионни модели, обяснени просто
- Разликата между тренировъчни данни, fine-tuning и промптиране
- Силни страни и ограничения на предтренираните модели
- Защо архитектурата на модела променя начина, по който пишаме промпти
Сравнение на водещите AI асистенти
- Microsoft Copilot, с предимства в интеграцията с Microsoft 365, Word, Excel, Outlook и Teams, основан на корпоративни данни, и недостатъци в креативния обхват и дълбочината на разсъжденията спрямо конкурентите
- Google Gemini, с предимства в нативната мълтимодалност, интеграция с Workspace, реално време търсене и недостатъци в неконсистентността, регионалната наличност и следването на инструкции при сложни задачи
- ChatGPT, с предимства в зрялата екосистема, кастомни GPT-ове, генериране на изображения чрез DALL-E, гласов режим и недостатъци във фактическата надеждност без ground truth и по-строги лимити за премиум функции
- Claude, с предимства в обработката на дълги контексти, нюансирано разсъждение, дълго писане и ясен анализ, и недостатъци в широката база от инструменти и генерирането на изображения
- Избор на правилния инструмент за дадена задача, аудитория или спазване на регулации
- Сравнителен преглед на един и същ промпт във четирите асистента
Принципи на ефективния дизайн на промпти
- Яснота, конкретика и контекст като три стълба на добрия промпт
- Структуриране на инструкции, тон, формат и ограничения
- Чести грешки на начинаещите и как да се разпознават
- Итерации от слаб промпт до високопроизводителен такъв
Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot промптиране
- Разликата между трите подхода и кога всеки от тях е подходящ
- Четенето на поведението на модела и адаптирането на примерите съответно
- Учене на модела на нова задача с помощта на няколко добре избрани примера
- Практически упражнения в ChatGPT, Copilot, Gemini и Claude
Разширени техники по промпт инженерия
- Кондиционални и контекстно-осведомени промпти за нюансирани резултати
- Прехвърляне на стил, persona промптиране и креативен ръководство
- Chain-of-thought и стъпка по стъпка промпти за разсъждение
- Намаляване на халюцинациите, двусмислицата и предвзетостта в отговорите
Few-Shot Fine-Tuning без код
- Какво представлява few-shot fine-tuning и как се различава от пълното обучение на модел
- Адаптиране на модела за нишева задача с помощта на пример-базирани промпти
- Кога да се прави промпт инженерия и кога fine-tuning би по-добро инвестиция
- Оценка на качеството на изхода и итеративно усъвършенстване
Хиперреалистично генериране на текст
- Генериране на текст с контролиран тон, глас и дължина
- Създаване на дълги материали, резюме, отчети и структурирани документи
- Поддържане на кохерентност при многостъпково генериране
- Комбиниране на промпт шаблони за повторяеми, в съответствие с бранда резултати
Прилагане на промпт инженерията към бизнес процесите
- Автоматизация на рутинно писане, изследвания и сортиране на информация
- Кратък поглед върху използването на чат-ботове и подпомагане на клиенти
- Проектиране на промпт шаблони, които отборите могат да използват отново без пренастройка
- Контрол на качеството, логика за ескалация и човешки контроли
Генериране и манипулиране на изображения
- Сравнение на DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney и Leonardo AI
- Писане на промпти, които контролират стил, композиция, осветление и субект
- Негативни промпти, теглове и итеративно подобряване
- Трансформация и редактиране на изображения чрез промпти
Аудио и реч с AI
- Генериране на естествено звучаща реч от текстови промпти
- Клонироване и синтез на глас на концептуално ниво
- Приложения в обучение, достъпност и маркетинг
Създаване на видеоконтент с генеративен AI
- Преглед на текущите текстово-видео инструменти и какво могат реално да осигурят
- Сценарист и storyboard чрез поредици от промпти
- Комбиниране на AI-генериран текст, изображения, аудио и видео в един актив
- Редактиране и усъвършенстване на AI-создадения видеорезултат
Мълтимодален AI и интегрирани工作流程
- Как мълтимодалните модели обединяват разсъждение за текст, изображения, аудио и видео
- Строене на крайни контент пайплайни без писане на код
- Реални кейсове от маркетинг, дизайн, обучение и реклама
Етика, отговорно използване и какво идва напред
- Предвзетост, авторско право, атрибуция и модериране на съдържанието
- Разглеждане на поверителност и защита на данните при използване на генеративни платформи
- Разкритие, прозрачност и доверие с крайните клиенти
- Изкустващи се инструменти, модели и тенденции за следващите 12 месеца
Изисквания
Целева аудитория
Маркетингови, комуникационни и креативни професионалисти, изследващи AI-подпомаганото производство на съдържание. Отдели за бизнес операции и комуникация с клиенти, които искат да автоматизират повтарящи се взаимодействия чрез промпт-базирани инструменти. Начинаещи без предишен опит с AI или програмиране, желаещи структуриран и инструмент-ориентиран вход в генеративния AI.
21 Часа
Отзиви от участници (2)
употреба на правилни и ефективни промптове
Marses Pacaldo
Курс - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Машинен превод
Интерактивният стил, упражненията
Tamas Tutuntzisz
Курс - Introduction to Prompt Engineering
Машинен превод
