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Programa do Curso

Introdução à Engenharia de Prompt Avançada

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

Criação de Prompts Efetivos

  • Elaboração de prompts precisos e estruturados
  • Técnicas para controlar tom, comprimento e formato
  • Lidando com perguntas ambíguas e abertas

Otimização das Respostas da IA

  • Ajuste fino de prompts para tarefas específicas
  • Ajuste da temperatura e do número máximo de tokens para controle de respostas
  • Uso de mensagens do sistema e prompting baseado em papéis

Gestão de Contexto e Encadeamento de Prompts

  • Manutenção do contexto através de múltiplas interações com a IA
  • Encadeamento de prompts para guiar tarefas complexas
  • Uso de técnicas de memória e referência em conversas longas

Redução de Vieses e Melhoria da Confiabilidade da IA

  • Detectar e mitigar vieses nas saídas geradas pela IA
  • Garantir a precisão factual nas respostas da IA
  • Considerações éticas na engenharia de prompt

Teste e Avaliação do Desempenho dos Prompts

  • Medição da qualidade e consistência das respostas da IA
  • Automação dos testes e avaliações de prompts
  • Casos de estudo sobre estratégias eficazes de engenharia de prompt

Implantação de Aplicações Alimentadas por IA com Prompts Otimizados

  • Integração de prompts refinados em fluxos de trabalho corporativos
  • Otimização de chatbots e ferramentas de automação impulsionados por IA
  • Escala das estratégias de prompt para diferentes casos de uso

Tendências Emergentes na Engenharia de Prompt

  • Avanços em LLMs e técnicas de otimização de prompts
  • Colaboração híbrida entre IA e humanos através da engenharia de prompt
  • 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
  • Dominância em uma linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
  • Conhecimento básico de PLN (Processamento de Linguagem Natural) e técnicas de geração de texto

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA que trabalham com aplicativos baseados em LLMs
  • Desenvolvedores otimizando fluxos de trabalho alimentados por IA
  • Analistas de dados refinando saídas geradas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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