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

Número de participantes


Preço por Participante

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