Programa do Curso

Introdução ao Advanced Prompt Engineering

  • Compreender o papel dos prompts no DeepSeek LLM
  • Como a estrutura dos avisos afecta as respostas geradas pela IA
  • Comparando DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, e outros LLMs no comportamento de prompts

Conceber mensagens eficazes

  • Criar prompts precisos e estruturados
  • Técnicas para controlar o tom, a duração e o formato
  • Lidar com perguntas ambíguas e abertas

Otimizar as respostas da IA

  • Otimização de prompts para tarefas específicas
  • Ajustar a temperatura e os tokens máximos para controlo da resposta
  • Utilizar mensagens do sistema e avisos baseados em funções

Contexto Management e encadeamento de mensagens

  • Manter o contexto em várias interações da IA
  • Encadeamento de avisos para orientar tarefas complexas
  • Utilização de técnicas de memória e de referência em conversas longas

Reduzir o enviesamento e melhorar a fiabilidade da IA

  • Detetar e atenuar os enviesamentos nos resultados gerados pela IA
  • Garantir a exatidão dos factos nas respostas da IA
  • Considerações éticas na engenharia de mensagens

Testar e avaliar o desempenho das mensagens

  • Medir a qualidade e a consistência das respostas da IA
  • Automatizar o teste e a avaliação de respostas rápidas
  • Estudos de caso de estratégias eficazes de engenharia de prompts

Implementar aplicações alimentadas por IA com prompts optimizados

  • Integração de prompts refinados em fluxos de trabalho empresariais
  • Otimizando chatbots orientados por IA e ferramentas de automação
  • Dimensionar estratégias de prompts para diferentes casos de uso

Tendências emergentes em Prompt Engineering

  • Avanços em LLMs e técnicas de otimização de prompts
  • Colaboração híbrida entre a IA e o ser humano através da engenharia de pedidos
  • Inovações futuras no controlo de conteúdos gerados por IA

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Experiência com modelos linguísticos de grande dimensão (LLM) e API de IA
  • Proficiência numa linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
  • Conhecimento básico de PNL e técnicas de geração de texto

Público-alvo

  • Engenheiros de IA que trabalham com aplicações baseadas em LLM
  • Desenvolvedores que otimizam fluxos de trabalho alimentados por IA
  • Analistas de dados que refinam os resultados gerados pela IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas