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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