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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