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コース概要
プロンプト工学入門
- プロンプト工学とは何か、なぜ重要なのか
- 一般的な使用例と生産性への影響
- 一般的なモデルの挙動の概要
効果的なプロンプトのコア原則
- 明瞭さ、文脈、制約、例
- 出力の長さ、形式、スタイルをコントロールする方法
- 一般的な落とし穴とそれを避ける方法
プロンプトパターンとテンプレート
- 指示ベースのプロンプトと役割プロンプト
- 思考の連鎖とステップバイステップのプロンプト
- 少数例とテンプレートの再利用
実践的なプロンプティング演習
- 要約と書き換え向けのプロンプト作成
- 分類とデータ抽出向けのプロンプト設計
- ライブ反復:出力に基づくプロンプトの洗練
プロンプトの評価と改善
- プロンプト品質のための指標とヒューリスティック
- テストとエッジケースを使用してプロンプトを検証する方法
- プロンプト変更のバージョニングとドキュメント化
安全、バイアス & 責任ある使用
- 偏ったまたは危険な出力の認識と軽減方法
- 基本的なガードレールとコンテンツ制約
- 人間のレビューをいつ行うべきか
まとめ、リソース & 次のステップ
- クイックリファレンステンプレートとチートシート
- 推奨読み物とコミュニティリソース
- 継続的な実践と学習パスの提案
要求
- ウェブベースのAIチャットインターフェースに慣れ親しんでいること
- 自然言語概念の基本的な理解があること
- 反復的な問題解決が苦にならないこと
対象者
- AIモデルと効果的に通信する方法を学びたい初心者
- AIツールを探求している製品管理者、コンテンツクリエイター、アナリスト
- AI生成コンテンツの作成や評価を担当している人
2 時間
お客様の声 (1)
Since we had a Roche internal AI Training (6 lections), the presented majority content was a good sum-up, however, personally I did learn something new in this training session, which was to counter back the prompt, so the AI program has to ask you about possible questions regarding to this specific topic.