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コース概要

高度なプロンプトエンジニアリング概論

  • DeepSeek LLMにおけるプロンプトの役割理解
  • プロンプト構造がAI出力内容に及ぼす影響性の検討
  • DeepSeek-R1やDeepSeek-V3を始めとする各種LLM間のプロンプト応答特性比較

効果的なプロンプト設計法

  • 明確かつ論理的で構造化されたプロンプト作成技法
  • 文書の語調・長さや記述形式を制御する各種手法
  • 曖昧性や不特定な質問への対処戦略

AI応答内容の最適化テクニック

  • 具体的な課題解決に役立つプロンプト微調整法
  • 温度設定値や出力単語数上限の調整による制御手法
  • システムメッセージや特定役割指定型プロンプトの利用方法

文脈維持と複数段階におけるプロンプト連携管理

  • 繰り返しなされるAI対話時での文脈継続性確保法
  • 複雑なタスク実行に際する多段階的プロンプトの結合手法
  • 長時間や大規模対話における記憶保存と参照技術の活用

バイアスの削減およびAI出力信頼性向上策

  • AI応答結果に含まれがちな偏見検知および抑制手法
  • 情報的正確性を担保するAI生成コンテンツの品質管理
  • プロンプト設計時における倫理的配慮事項と留意点

プロンプト性能の評価・検証手順

  • AI応答内容のクオリティおよび一貫性測定法
  • 複数のプロンプトを自動的にテスト検証する仕組み構築法
  • 実務レベルで効果的なプロンプト設計事例解析

最適化済みプロンプトを活かしたAI駆動型アプリケーションの展開戦略

  • 企業内業務フローへの洗練されたプロンプト導入法
  • 対話型チャットボットや自動化ツール品質向上策
  • 各種用途に適合するためのプロンプト管理拡張手法

今後のプロンプトエンジニアリング分野における技術進展動向

  • 大規模言語モデルの発展とプロンプト最適化技術の趨勢
  • 人間とAI双方が協働するための新しいプロンプト設計モデル
  • 将来予測されるAI生成内容コントロール面での技術革新事例

講座総括および今後の実践指針紹介

要求

  • 大規模言語モデルやAI APIの利用経験
  • プログラミング言語(PythonやJavaScriptなど)における実務スキルの習得
  • 自然言語処理およびテキスト生成技術に関する基礎知識

対象者

  • LLMを活用したアプリケーション開発に携わるAIエンジニア
  • AIを駆使した業務フローの最適化を図る開発者
  • AI生成結果の改善作業を担当するデータ分析専門家
 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

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