Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pendahuluan tentang Prompt Engineering Tingkat Lanjut
- Memahami peran prompt dalam DeepSeek LLM
- Bagaimana struktur prompt mempengaruhi respon yang dihasilkan oleh AI
- Membandingkan DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, dan LLM lainnya dalam perilaku prompt
Mempelajari Cara Membuat Prompt Efektif
- Menciptakan prompt yang tepat dan terstruktur
- Teknik untuk mengontrol ton, panjang, dan format
- Mengatasi pertanyaan yang ambigu dan terbuka
Memaksimalkan Respon AI
- Menyesuaikan prompt untuk tugas-tugas tertentu
- Menyesuaikan suhu dan jumlah token maksimum untuk mengontrol respon
- Menggunakan pesan sistem dan prompt berbasis peran
Manajemen Konteks dan Pengantaran Prompt
- Mempertahankan konteks di seluruh beberapa interaksi AI
- Mengantarkan prompt untuk memandu tugas-tugas kompleks
- Menggunakan teknik memori dan referensi dalam percakapan panjang
Mengurangi Bias dan Meningkatkan Kehandalan AI
- Mendeteksi dan mengurangi bias dalam output yang dihasilkan oleh AI
- Memastikan ketepatan faktual dalam respon AI
- Pertimbangan etika dalam prompt engineering
Mengetes dan Menevaluasi Kinerja Prompt
- Mengukur kualitas dan konsistensi respon AI
- Mengotomatiskan pengujian dan penilaian prompt
- Studi kasus strategi prompt engineering yang efektif
Mengembangkan Aplikasi Berbasis AI dengan Prompt yang Optimal
- Mengintegrasikan prompt yang terafiliasi ke dalam alur kerja perusahaan
- Memaksimalkan chatbot dan alat otomatisasi berbasis AI
- Menskalakan strategi prompt untuk berbagai kasus penggunaan
Tren Baru dalam Prompt Engineering
- Kemajuan dalam LLM dan teknik optimasi prompt
- Kolaborasi AI-manusia hibrid melalui prompt engineering
- Inovasi masa depan dalam pengendalian konten yang dihasilkan oleh AI
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan model bahasa besar (LLMs) dan API AI
- Pemasaran dalam bahasa pemrograman (misalnya, Python, JavaScript)
- Pemahaman dasar tentang NLP dan teknik pengenalan teks
Penonton
- Insinyur AI yang bekerja dengan aplikasi berbasis LLM
- Pengembang yang mengoptimalkan alur kerja berbasis AI
- Analis data yang mengolah output AI
14 Jam