- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Название: Продвинутый курс по Prompt Engineering - dair-ai (2025)
Описание:
Advanced Prompt Engineering
dair-ai
Этот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Студенты изучат передовые техники, такие как prompt chaining, PAL и ReAct, а также научатся использовать их в реальных задачах.
После завершения курса студенты смогут грамотно разрабатывать сложные промты и строить интеллектуальные AI-системы, используя передовые подходы взаимодействия с LLM.
Требования к курсу
- Если вы новичок в prompt engineering, рекомендуется сначала пройти курс "Введение в Prompt Engineering".
- Основной инструмент курса - Flowise AI (no-code платформа для построения сложных AI-процессов).
- В некоторых модулях потребуется базовое использование Python.
- Для работы с API потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по настройке предоставлены в курсе).
Темы курса
В рамках курса студенты освоят Flowise AI, а также изучат и применят передовые техники написания промтов.
Основные темы курса:
1. Введение в Flowise AI
- Знакомство с популярным инструментом без кода для создания продвинутых чат-флоу с LLMs.
- Настройка рабочей среды и API-ключей.
2. Prompt Chaining (Цепочки промтов)
- Как комбинировать несколько промтов в последовательность для выполнения сложных задач.
- Примеры и практические упражнения для освоения техники.
3. Создание чат-бота с LLMs
- Разработка чата с рекомендациями по выбору еды, используя prompt chaining.
- Практическое пошаговое руководство по созданию функционального чат-бота в Flowise AI.
4. PAL (Program-Aided Language Models)
- Использование программного мышления в AI.
- Как LLMs могут генерировать и исполнять код для решения сложных задач.
- Живая демонстрация возможностей PAL и его практическое применение.
5. ReAct Prompting (Reasoning + Acting)
- Разбор техники ReAct, которая объединяет логическое мышление и планирование действий в LLMs.
- Практические упражнения по созданию AI, способного принимать решения на основе размышлений.
6. Разработка продвинутого агентного чат-бота (Agentic Food Chatbot)
- Итоговый проект курса: разработка AI-бота для рекомендаций по питанию.
- Использование prompt chaining, ReAct и agentic-компонентов в Flowise AI.
- Пошаговое руководство по созданию интеллектуального, автономного LLM-бота.
Для кого этот курс
Курс будет полезен специалистам в области искусственного интеллекта, разработки чат-ботов, автоматизации процессов, клиентской поддержки, маркетинга, анализа данных и всем, кто хочет освоить передовые методы взаимодействия с LLMs.
Итог
После прохождения курса студенты смогут эффективно проектировать промты для сложных AI-систем, разрабатывать интеллектуальные чат-боты и применять продвинутые техники prompt engineering для оптимизации взаимодействия с LLMs.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Описание:
Advanced Prompt Engineering
dair-ai
Этот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Студенты изучат передовые техники, такие как prompt chaining, PAL и ReAct, а также научатся использовать их в реальных задачах.
После завершения курса студенты смогут грамотно разрабатывать сложные промты и строить интеллектуальные AI-системы, используя передовые подходы взаимодействия с LLM.
Требования к курсу
- Если вы новичок в prompt engineering, рекомендуется сначала пройти курс "Введение в Prompt Engineering".
- Основной инструмент курса - Flowise AI (no-code платформа для построения сложных AI-процессов).
- В некоторых модулях потребуется базовое использование Python.
- Для работы с API потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по настройке предоставлены в курсе).
Темы курса
В рамках курса студенты освоят Flowise AI, а также изучат и применят передовые техники написания промтов.
Основные темы курса:
1. Введение в Flowise AI
- Знакомство с популярным инструментом без кода для создания продвинутых чат-флоу с LLMs.
- Настройка рабочей среды и API-ключей.
2. Prompt Chaining (Цепочки промтов)
- Как комбинировать несколько промтов в последовательность для выполнения сложных задач.
- Примеры и практические упражнения для освоения техники.
3. Создание чат-бота с LLMs
- Разработка чата с рекомендациями по выбору еды, используя prompt chaining.
- Практическое пошаговое руководство по созданию функционального чат-бота в Flowise AI.
4. PAL (Program-Aided Language Models)
- Использование программного мышления в AI.
- Как LLMs могут генерировать и исполнять код для решения сложных задач.
- Живая демонстрация возможностей PAL и его практическое применение.
5. ReAct Prompting (Reasoning + Acting)
- Разбор техники ReAct, которая объединяет логическое мышление и планирование действий в LLMs.
- Практические упражнения по созданию AI, способного принимать решения на основе размышлений.
6. Разработка продвинутого агентного чат-бота (Agentic Food Chatbot)
- Итоговый проект курса: разработка AI-бота для рекомендаций по питанию.
- Использование prompt chaining, ReAct и agentic-компонентов в Flowise AI.
- Пошаговое руководство по созданию интеллектуального, автономного LLM-бота.
Для кого этот курс
Курс будет полезен специалистам в области искусственного интеллекта, разработки чат-ботов, автоматизации процессов, клиентской поддержки, маркетинга, анализа данных и всем, кто хочет освоить передовые методы взаимодействия с LLMs.
Итог
После прохождения курса студенты смогут эффективно проектировать промты для сложных AI-систем, разрабатывать интеллектуальные чат-боты и применять продвинутые техники prompt engineering для оптимизации взаимодействия с LLMs.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.