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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