Course Outline

Prompt Engineering 소개

  • 신속한 엔지니어링이란 무엇입니까?
  • LLM에서의 신속한 설계의 중요성
  • 제로샷, 원샷, 퓨샷 접근 방식 비교

효과적인 프롬프트 디자인

  • 고품질 프롬프트를 만드는 원칙
  • 신속한 변형 실험
  • 신속한 디자인의 일반적인 과제

몇 번의 샷 미세 조정

  • few-shot learning 개요
  • 업무별 LLM 적응에 대한 응용 프로그램
  • 몇 가지 샷 예제를 프롬프트에 통합

Prompt Engineering 도구를 사용한 실습

  • OpenAI API를 사용하여 신속한 실험을 하세요
  • Hugging Face Transformers를 사용하여 프롬프트 디자인 탐색
  • 즉각적인 변화의 영향 평가

LLM 성능 최적화

  • 출력 평가 및 프롬프트 개선
  • 더 나은 결과를 위한 맥락 통합
  • LLM 응답의 모호성과 편견 처리

Prompt Engineering의 응용 프로그램

  • 텍스트 생성 및 요약
  • 감정 분석 및 분류
  • 창의적 글쓰기 및 코드 생성

프롬프트 기반 솔루션 배포

  • 애플리케이션에 프롬프트 통합
  • 성능 및 확장성 모니터링
  • 사례 연구 및 실제 사례

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 자연어 처리(NLP)에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍에 익숙함
  • 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 경험이 있으면 더 좋습니다.

청중

  • AI 개발자
  • NLP 엔지니어
  • 머신 러닝 실무자
 14 Hours

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Price per participant

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