Съдържание и теми, включени в курса
Ден 1
Въведение в генеративния AI и промпт инженерството
- Какво е генеративен AI и как се различава от традиционната автоматизация
- Ролята на промпт инженерството за качеството на резултатите от AI
- Преглед на текущата екосистема от инструменти за текст, изображения, аудио и видео
- Къде промпт инженерството добавя бизнес стойност
Основи на AI моделите за генериране на текст и изображения
- Как всъщност работят големите езикови модели и дифузионните модели, обяснено с прости думи
- Разликата между тренировъчни данни, фина настройка и създаване на промптове
- Силни страни и ограничения на предварително обучените модели
- Защо архитектурата на модела променя начина, по който пишем промптове
Сравнение на водещите AI асистенти
- Microsoft Copilot – силни страни в интеграцията с Microsoft 365, работни процеси в Word, Excel, Outlook и Teams, базиране на корпоративни данни; слаби страни в творческия диапазон и дълбочината на разсъжденията в сравнение с конкурентите
- Google Gemini – силни страни в нативната мултимодалност, интеграцията с Workspace, базиране на търсене в реално време; слаби страни в непоследователността, регионалната наличност и следването на инструкции при сложни задачи
- ChatGPT – силни страни в зрелостта на екосистемата, персонализираните GPT-та, генерирането на изображения чрез DALL-E, гласовия режим; слаби страни в надеждността на фактите без базиране и по-строгите лимити за използване на премиум функциите
- Claude – силни страни в обработката на дълъг контекст, нюансираните разсъждения, писането на по-дълги форми и ясния анализ; слаби страни в широтата на инструменталната екосистема и генерирането на изображения
- Избор на правилния инструмент за конкретна задача, аудитория или изискване за съответствие
- Практическа демонстрация на един и същ промпт при четирите асистента едновременно
Принципи на ефективния дизайн на промптове
- Яснота, конкретност и контекст като трите стълба на добрия промпт
- Структуриране на инструкции, тон, формат и ограничения
- Често срещани грешки на начинаещите и как да ги разпознаем
- Итеративно подобряване от слаб промпт до високоефективен
Ден 2
Създаване на промптове с нула, един и малко примери (Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot)
- Разликата между трите подхода и кога всеки от тях е подходящ
- Разчитане на поведението на модела и съответно коригиране на примерите
- Обучение на модел на нова задача, използвайки само няколко добре подбрани примера
- Практически упражнения в ChatGPT, Copilot, Gemini и Claude
Усъвършенствани техники за промпт инженерство
- Условни и контекстно-зависими промптове за нюансирани резултати
- Трансфер на стил, задаване на персона и творческа насока
- Промптове за верижно мислене и поетапно разсъждение
- Намаляване на халюцинациите, двусмислието и пристрастията в отговорите
Фина настройка с малко примери без код
- Какво представлява фината настройка с малко примери и как се различава от пълното обучение на модел
- Адаптиране на модел към специфична задача чрез промптове, базирани на примери
- Кога да използваме промпт инженерство и кога фината настройка би била по-добрата инвестиция
- Оценка на качеството на резултата и итеративно усъвършенстване
Хиперреалистично генериране на текст
- Генериране на текст с контролиран тон, глас и дължина
- Създаване на дълго съдържание, резюмета, доклади и структурирани документи
- Поддържане на кохерентност при многоетапно генериране
- Комбиниране на модели на промптове за повтарящи се резултати, съобразени с бранда
Прилагане на промпт инженерството в бизнес процеси
- Автоматизиране на рутинно изготвяне на чернови, проучвания и обработка на информация
- Кратък поглед към случаи на употреба в обслужването на клиенти и чатботовете
- Проектиране на шаблони за промптове, които екипите могат да използват многократно без преобучение
- Контрол на качеството, логика за ескалация и контролни точки с човешка намеса
Ден 3
Генериране и манипулиране на изображения
- Сравнение на DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney и Leonardo AI
- Писане на промптове, които контролират стил, композиция, осветление и обект
- Негативни промптове, тежест и итеративно усъвършенстване
- Трансформация от изображение в изображение и редактиране чрез промптове
Аудио и реч с AI
- Генериране на естествено звучаща реч от текстови промптове
- Клониране на глас и синтез на концептуално ниво
- Случаи на употреба в обучително съдържание, достъпност и маркетинг
Създаване на видео съдържание с генеративен AI
- Преглед на актуалните инструменти за превръщане на текст във видео и какво могат реално да предложат
- Сценарийно писане и сториборд чрез последователности от промптове
- Комбиниране на генерирани от AI текст, изображения, аудио и видео в един завършен материал
- Редактиране и усъвършенстване на видео продукция, създадена от AI
Мултимодален AI и интегрирани работни потоци
- Как мултимодалните модели обединяват анализа на текст, изображения, аудио и видео
- Изграждане на цялостни тръбопроводи за съдържание без писане на код
- Казуси от реалния свят от маркетинга, дизайна, обучението и рекламата
Етика, отговорна употреба и предстоящи тенденции
- Пристрастия, авторски права, признание и модериране на съдържание
- Съображения за поверителност и защита на данните при използване на генеративни платформи
- Разкриване на информация, прозрачност и доверие с крайните клиенти
- Нови инструменти, модели и тенденции, които да следите през следващите 12 месеца
- Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
Целева аудитория
Маркетинг специалисти, експерти по комуникация с клиенти и творчески професионалисти, които проучват създаването на съдържание с помощта на AI. Екипи за бизнес операции и обслужване на клиенти, които търсят начин да автоматизират повтарящи се взаимодействия чрез инструменти, управлявани с промптове. Начинаещи без предишен опит с AI или програмиране, които искат структурирана, фокусирана върху инструментите входна точка в света на генеративния AI.
Отзиви от участници (2)
Интерактивният стил, упражненията
Tamas Tutuntzisz
Курс - Introduction to Prompt Engineering
Машинен превод
Отличен събир на ресурси за бъдещо ползване, стил на преподавателя (пълен с добър чувството за хумор, великолепен ниво на детайлnost)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Курс - Prompt Engineering for ChatGPT
Машинен превод