コース概要

高度なプロンプトエンジニアリングの導入

  • DeepSeek LLMにおけるプロンプトの役割の理解
  • プロンプト構造がAI生成応答に与える影響
  • DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、その他のLLMのプロンプト挙動の比較

効果的なプロンプトの設計

  • 精密で構造化されたプロンプトを作成する方法
  • トーン、長さ、フォーマットを制御する技術
  • 不明確な質問とオープンエンドの質問への対処方法

AI応答の最適化

  • 特定のタスク向けにプロンプトを微調整する方法
  • 応答制御のために温度と最大トークン数を調整する方法
  • システムメッセージとロールベースのプロンプトの使用

コンテクスト管理とプロンプトチェイン

  • 複数のAIインタラクションにおけるコンテクストの維持方法
  • 複雑なタスクをガイドするためのプロンプトチェインの使用
  • 長い会話でのメモリと参照技術の使用

バイアスの軽減とAI信頼性の向上

  • AI生成出力におけるバイアスの検出と軽減方法
  • AI応答の事実に基づく正確さを確保する方法
  • プロンプトエンジニアリングにおける倫理的な考慮点

プロンプト性能のテストと評価

  • AI応答の品質と一貫性の測定方法
  • プロンプトテストと評価の自動化方法
  • 効果的なプロンプトエンジニアリング戦略に関する事例研究

最適化されたプロンプトを使用したAI搭載アプリケーションの展開

  • 企業ワークフローへの洗練されたプロンプトの統合方法
  • AI駆動型チャットボットと自動化ツールの最適化方法
  • 異なるユースケース向けにプロンプト戦略をスケーリングする方法

プロンプトエンジニアリングの新規トレンド

  • LLMとプロンプト最適化技術の進歩
  • プロンプトエンジニアリングを通じた人間とAIのハイブリッドコラボレーション
  • AI生成コンテンツ制御の将来の革新

まとめと次なるステップ

要求

  • 大規模言語モデル(LLMs)とAI APIの経験
  • プログラミング言語(Python、JavaScriptなど)の習熟度
  • NLPおよびテキスト生成技術の基本的な理解

対象者

  • LLMベースアプリケーションを扱うAIエンジニア
  • AIパワードワークフローを最適化する開発者
  • AI生成出力を洗練するデータアナリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー