Этот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Студенты изучат передовые техники, такие как prompt chaining, PAL и ReAct, а также научатся использовать их в реальных задачах.
После завершения курса студенты смогут грамотно разрабатывать сложные промты и строить интеллектуальные AI-системы, используя передовые подходы взаимодействия с LLM.
Требования к курсу
Если вы новичок в prompt engineering, рекомендуется сначала пройти курс "Введение в Prompt Engineering".
Основной инструмент курса - Flowise AI (no-code платформа для построения сложных AI-процессов).
В некоторых модулях потребуется базовое использование Python.
Для работы с API потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по настройке предоставлены в курсе).
Темы курса
В рамках курса студенты освоят Flowise AI, а также изучат и применят передовые техники написания промтов.
Основные темы курса:
1. Введение в Flowise AI
Знакомство с популярным инструментом без кода для создания продвинутых чат-флоу с LLMs.
Настройка рабочей среды и API-ключей.
2. Prompt Chaining (Цепочки промтов)
Как комбинировать несколько промтов в последовательность для выполнения сложных задач.
Примеры и практические упражнения для освоения техники.
3. Создание чат-бота с LLMs
Разработка чата с рекомендациями по выбору еды, используя prompt chaining.
Практическое пошаговое руководство по созданию функционального чат-бота в Flowise AI.
4. PAL (Program-Aided Language Models)
Использование программного мышления в AI.
Как LLMs могут генерировать и исполнять код для решения сложных задач.
Живая демонстрация возможностей PAL и его практическое применение.
5. ReAct Prompting (Reasoning + Acting)
Разбор техники ReAct, которая объединяет логическое мышление и планирование действий в LLMs.
Практические упражнения по созданию AI, способного принимать решения на основе размышлений.
6. Разработка продвинутого агентного чат-бота (Agentic Food Chatbot)
Итоговый проект курса: разработка AI-бота для рекомендаций по питанию.
Использование prompt chaining, ReAct и agentic-компонентов в Flowise AI.
Пошаговое руководство по созданию интеллектуального, автономного LLM-бота.
Для кого этот курс
Курс будет полезен специалистам в области искусственного интеллекта, разработки чат-ботов, автоматизации процессов, клиентской поддержки, маркетинга, анализа данных и всем, кто хочет освоить передовые методы взаимодействия с LLMs.
Итог
После прохождения курса студенты смогут эффективно проектировать промты для сложных AI-систем, разрабатывать интеллектуальные чат-боты и применять продвинутые техники prompt engineering для оптимизации взаимодействия с LLMs.
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
DAIR.AI - это организация, направленная на демократизацию исследований, образования и технологий в области искусственного интеллекта (AI).Основные направления деятельности включают:Предоставление профессиональных и консультационных услуг для компаний, работающих с AI.Стратегическое руководство, профессиональное обучение и техническое консультирование.DAIR.AI способствует развитию AI-сообщества, облегчая доступ к передовым технологиям и знаниям в
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Этот курс посвящен ключевым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях и задачах. После завершения курса студенты получат четкую и систематизированную методологию для создания эффективных промтов, позволяющих раскрывать потенциал LLMs в разных сферах.
В этом курсе вы освоите основы Prompt-инжиниринга - одного из ключевых навыков в эпоху ИИ. Большие языковые модели (LLMs) могут рассуждать, писать тексты, суммировать, генерировать данные и даже программировать, но качество их работы напрямую зависит от того, какие подсказки вы им даёте. Большинство людей тратят часы на бесконечные эксперименты с вводами, так и не понимая, почему модель отвечает именно так. Этот курс решает эту проблему.
Погрузитесь в искусство и науку создания эффективных промтов для задач разработчиков. Научитесь получать более качественные результаты от ИИ-инструментов, тестировать и улучшать промты, оптимизировать использование токенов и применять техники, которые значительно повышают качество генерации и отладки кода.
Grokking Prompt Engineering for Professional Portfolio and Job Search
Продвиньте свою карьеру с курсом «Промпт-инжиниринг для портфолио и поиска работы» — это практическое руководство, основанное на ИИ, которое поможет вам создать впечатляющее портфолио, улучшить резюме и сопроводительные письма, а также уверенно пройти собеседования в условиях современной конкуренции.Курс предлагает пошаговую методику по созданию профессионального портфолио, отражающего ваши навыки, достижения и индивидуальность. На реальных приме