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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Engenharia Avançada de Prompts

  • Compreensão do papel dos prompts no DeepSeek LLM
  • Como a estrutura dos prompts afeta as respostas geradas por IA
  • Comparação do DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e outros LLMs no comportamento de prompts

Conceção de Prompts Eficazes

  • Criação de prompts precisos e estruturados
  • Técnicas para controlar tom, comprimento e formato
  • Tratamento de questões ambíguas e de resposta aberta

Otimização das Respostas da IA

  • Ajuste fino de prompts para tarefas específicas
  • Regulação de temperatura e tokens máximos para controlo das respostas
  • Utilização de mensagens de sistema e prompting baseado em papéis

Gestão de Contexto e Encadeamento de Prompts

  • Mantenção do contexto em múltiplas interações de IA
  • Encadeamento de prompts para guiar tarefas complexas
  • Utilização de técnicas de memória e referência em conversas longas

Redução de Vieses e Melhoria da Confiabilidade da IA

  • Deteção e mitigação de vieses nas saídas geradas por IA
  • Garantia de precisão factual nas respostas da IA
  • Considerações éticas na engenharia de prompts

Teste e Avaliação do Desempenho dos Prompts

  • Medição da qualidade e consistência das respostas da IA
  • Automatização de testes e avaliação de prompts
  • Estudos de caso de estratégias eficazes de engenharia de prompts

Implementação de Aplicações Alimentadas por IA com Prompts Otimizados

  • Integração de prompts refinados em fluxos de trabalho empresariais
  • Otimização de chatbots e ferramentas de automatização baseadas em IA
  • Escala de estratégias de prompts para diferentes casos de utilização

Tendências Emergentes na Engenharia de Prompts

  • Avanços nos LLMs e técnicas de otimização de prompts
  • Colaboração híbrida IA-humano através da engenharia de prompts
  • Inovações futuras no controlo de conteúdo gerado por IA

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com grandes modelos de linguagem (LLMs) e APIs de IA
  • Competência numa linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
  • Compreensão básica de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e técnicas de geração de texto

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA que trabalham com aplicações baseadas em LLMs
  • Desenvolvedores que optimizam fluxos de trabalho alimentados por IA
  • Analistas de dados que refinam saídas geradas por IA

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