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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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