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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