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コース概要
ベストプラクティスとツール
常見の落とし穴と対策戦略
プロンプトエンジニアリング入門
プロンプトのリファインメントと反復設計
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
コード説明とデバッグのためのプロンプト使用
コード生成のためのプロンプト作成
- 予想外のコードやセキュリティ上の脆弱性を避ける
- 不完全または曖昧な入力を処理する
- 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
- 要件やコードからテストケースを作成する
- 自然言語から構造化されたSQLクエリーを生成する
- テストスイートに統合するための出力フォーマット
- 古いまたは馴染みのないコードを説明する
- ロジックのウォークスルーやエッジケース分析のためのプロンプティング
- バグや非効率性を見つけ、説明する
- 平易な言葉でコードを生成する
- 出力フォーマットとプログラミング言語の制御
- 複雑なロジックや複数の関数との作業
- プロンプトチェイニングとフィードバックループを通じて結果を改善する
- エラーリカバリとプロンプット調整戦略
- 技術タスクのリファインメントに関する事例研究
- 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でのプロンプトテンプレートの使用
- 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
- ゼロショット、ワンショット、フューーショットのプロンプトタイプ
- 異なるAPIでシステム指示とユーザー指示の使用
要求
対象者
- コード生成や分析にLLMを使用している開発者
- ワークフローでAIツールを検討しているテクニカルリード
- LLM統合を試験的に実施しているソフトウェアプロフェッショナル
- ソフトウェア開発やスクリプト作成の経験
- Python、JavaScript、SQLなどの一般的なプログラミング言語の知識
- 大規模言語モデルとChatGPT、Claude、CopilotなどのAIツールの基本的な理解
7 時間
お客様の声 (2)
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
トレーナーは、私たちの理解レベルに合わせて研修中のコースレベルを調整することができるので、より実用的な知識を得ることができ、それがさらに日常業務でツールを利用するのに役立ちます。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
コース - Intermediate GitHub Copilot
機械翻訳