お問い合わせ

コース概要

高度なプロンプトエンジニアリングへの導入

  • DeepSeek LLM におけるプロンプトの役割の理解
  • プロンプトの構造が AI 生成レスポンスに与える影響
  • DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、およびその他の LLM のプロンプト挙動の比較

効果的なプロンプトの設計

  • 精密かつ構造化されたプロンプトの作成
  • トーン、長さ、フォーマットを制御する技術
  • 曖昧でオープンエンドな質問への対応

AI レスポンスの最適化

  • 特定のタスクに合わせたプロンプトの微調整
  • レスポンス制御のための温度パラメータおよび最大トークン数の調整
  • システムメッセージおよび役割ベースのプロンプティングの活用

コンテキスト管理とプロンプトチェーン

  • 複数の AI 相互作用にわたるコンテキストの維持
  • 複雑なタスクを誘導するためのプロンプトチェーン
  • 長時間の会話におけるメモリーおよび参照技術の活用

バイアスの低減と 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
  • AI レスポンスにおける事実正確性の確保
  • プロンプトエンジニアリングにおける倫理的考慮事項

プロンプトパフォーマンスのテストと評価

  • AI レスポンスの品質と一貫性の測定
  • プロンプトテストおよび評価の自動化
  • 効果的なプロンプトエンジニアリング戦略の事例研究

最適化されたプロンプトによる AI 搭載アプリケーションの展開

  • 洗練されたプロンプトのエンタープライズワークフローへの統合
  • AI 駆動型チャットボットおよび自動化ツールの最適化
  • さまざまなユースケースに向けたプロンプト戦略のスケーリング

プロンプトエンジニアリングにおける新興トレンド

  • LLM とプロンプト最適化技術の進展
  • プロンプトエンジニアリングによるハイブリッドな AI と人間の協働
  • AI 生成コンテンツ制御における将来のイノベーション

まとめと次のステップ

要求

  • 大規模言語モデル(LLM)および AI API の利用経験
  • プログラミング言語(例:Python、JavaScript)の習熟
  • NLP およびテキスト生成技術に関する基礎的理解

対象者

  • LLM ベースのアプリケーションに取り組む AI エンジニア
  • AI 搭載ワークフローを最適化する開発者
  • AI 生成出力を精査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