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期間 7 時間
コース概要
ベストプラクティスとツール
一般的な落とし穴と軽減戦略
プロンプトエンジニアリングの入門
プロンプトの精緻化と反復的設計
テスト自動化とSQL生成のためのプロンプティング
まとめと次のステップ
コードの解説とデバッグのためのプロンプトの利用
コード生成のためのプロンプト作成
- ハルシネーションコードやセキュリティ脆弱性の回避
- 不完全または曖昧な入力の処理
- 安全なフォールバックプロンプトとガードレールの作成
- 要件やコードからのテストケースの作成
- 自然言語からの構造化SQLクエリの生成
- テストスイートへの統合を目的とした出力フォーマット設定
- レガシーコードまたは馴染みのないコードの解説
- ロジックの追い方やエッジケース分析のためのプロンプティング
- バグや非効率な箇所の特定と解説
- 平たい言語記述からのコード生成
- 出力形式とプログラミング言語の制御
- 複雑なロジックや複数機能への対応
- プロンプトチェーンとフィードバックループによる結果の改善
- エラー回復とプロンプチューニング戦略
- 技術的タスクにおける精緻化のケーススタディ
- プロンプトライブラリと再利用パターン
- VS CodeやAPIベースのワークフローにおけるプロンプトテンプレートの利用
- 本番環境でのプロンプト品質とパフォーマンスの評価
- プロンプト、コンテキスト、トークン、モデルの理解
- プロンプトの種類: ゼロショット、ワンショット、フューショット
- 異なるAPIにおけるシステム指示とユーザー指示の利用
要求
対象者
- コード生成または分析においてLLMを使用している開発者
- ワークフロー内でAIツールを探求しているテックリード
- LLM統合を試験運用しているソフトウェア専門家
- ソフトウェア開発またはスクリプティングの経験
- 一般的なプログラミング言語(例: Python、JavaScript、SQL)への熟悉
- ChatGPT、Claude、Copilotなどの大規模言語モデルおよびAIツールの基本的な理解
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳