コース概要

高度なプロンプトエンジニアリングの概要

  • DeepSeek LLMでの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、その他のLLMのプロンプト動作の比較

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の作成
  • トーン、長さ、フォーマットの制御技術
  • 模糊な問いとオープンエンドの問いの処理

AIレスポンスの最適化

  • 特定のタスク向けのプロンプトの微調整
  • レスポンス制御のための温度と最大トークン数の調整
  • 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

コンテキスト管理とプロンプトチェイン

  • 複数のAIインタラクションでのコンテキストの維持
  • 複雑なタスクをガイドするプロンプトチェイン
  • 長期的な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生成出力のバイアスの検出と軽減
  • AIレスポンスの事実に基づいた正確性の確保
  • プロンプトエンジニアリングでの倫理的な考慮

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
  • プロンプトテストと評価の自動化
  • 効果的なプロンプトエンジニアリング戦略の事例

最適化されたプロンプトを使用したAI駆動アプリケーションの展開

  • 精緻なプロンプトをエンタープライズワークフローに統合
  • AI駆動チャットボットと自動化ツールの最適化
  • 異なるユースケース向けの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の最新トレンド

  • 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AIと人間のハイブリッド協働
  • 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の使用経験
  • プログラミング言語(例:Python、JavaScript)の習熟度
  • NLPとテキスト生成技術の基本的な理解

対象者

  • LLMベースのアプリケーションで働くAIエンジニア
  • AI機能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