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Programa do Curso
Introdução à Engenharia Avançada de Prompts
- Compreendendo o papel dos prompts no DeepSeek LLM
- Como a estrutura do prompt afeta as respostas geradas por IA
- Comparando DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e outros LLMs em termos de comportamento de prompts
Criando Prompts Eficazes
- Elaborando prompts precisos e estruturados
- Técnicas para controlar o tom, o comprimento e o formato
- Lidando com perguntas ambíguas e abertas
Otimizando Respostas de IA
- Ajustando prompts para tarefas específicas
- Ajustando a temperatura e o número máximo de tokens para controlar as respostas
- Usando mensagens do sistema e prompts baseados em papéis
Gerenciamento de Contexto e Encadeamento de Prompts
- Mantendo o contexto em múltiplas interações de IA
- Encadeando prompts para guiar tarefas complexas
- Usando técnicas de memória e referência em conversas longas
Reduzindo Viés e Melhorando a Confiabilidade da IA
- Detectando e mitigando vieses nas saídas geradas por IA
- Garantindo a precisão factual nas respostas de IA
- Considerações éticas na engenharia de prompts
Testando e Avaliando o Desempenho dos Prompts
- Medindo a qualidade e consistência das respostas de IA
- Automatizando testes e avaliação de prompts
- Estudos de caso de estratégias eficazes de engenharia de prompts
Implementando Aplicações Impulsionadas por IA com Prompts Otimizados
- Integrando prompts refinados em fluxos de trabalho empresariais
- Otimizando chatbots e ferramentas de automação impulsionadas por IA
- Escalando estratégias de prompts para diferentes casos de uso
Tendências Emergentes na Engenharia de Prompts
- Avanços em LLMs e técnicas de otimização de prompts
- Colaboração híbrida IA-humana através da engenharia de prompts
- Inovações futuras no controle de conteúdo gerado por IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com modelos de linguagem grandes (LLMs) e APIs de IA
- Proficiência em uma linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
- Compreensão básica de NLP e técnicas de geração de texto
Público-Alvo
- Engenheiros de IA trabalhando com aplicações baseadas em LLMs
- Desenvolvedores otimizando fluxos de trabalho alimentados por IA
- Analistas de dados refinando saídas geradas por IA
14 Horas