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Programa do Curso

Introdução à Engenharia de Prompt Avançada

  • Compreendendo o papel dos prompts no DeepSeek LLM
  • Como a estrutura do prompt afeta as respostas geradas pela IA
  • Comparando o DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e outros LLMs no comportamento de prompts

Projetando Prompts Eficazes

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

Otimizando Respostas da IA

  • Ajustando prompts para tarefas específicas
  • Ajustando temperatura e limite máximo de tokens para controle de resposta
  • Usando mensagens do sistema e prompts baseados em função

Gerenciamento de Contexto e Encadeamento de Prompts

  • Mantendo o contexto em múltiplas interações com IA
  • Encadeando prompts para orientar tarefas complexas
  • Usando técnicas de memória e referência em conversas longas

Redução de Vieses e Melhoria da Confiabilidade da IA

  • Detectando e mitigando vieses em saídas geradas por IA
  • Garantindo precisão factual nas respostas da IA
  • Considerações éticas na engenharia de prompts

Testando e Avaliando o Desempenho do Prompt

  • Medindo a qualidade e consistência das respostas da IA
  • Automatizando testes e avaliações de prompts
  • Estudos de caso de estratégias eficazes de engenharia de prompts

Implantando Aplicações Alimentadas por IA com Prompts Otimizados

  • Integrando prompts refinados em fluxos de trabalho empresariais
  • Otimizando chatbots e ferramentas de automação baseados em IA
  • Escalando estratégias de prompts 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 por meio da engenharia de prompts
  • Inovações futuras no controle de conteúdo gerado por IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e APIs de IA
  • Domínio de uma linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
  • Conhecimento básico de PLN e técnicas de geração de texto

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA que trabalham com aplicações baseadas em LLM
  • Desenvolvedores que otimizam fluxos de trabalho alimentados por IA
  • Analistas de dados que refinam saídas geradas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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