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

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait