Eğitim İçeriği

Gelişmiş Giriş Prompt Engineering

  • Büyük Dil Modellerinde (LLM) istemlerin rolünü anlama DeepSeek
  • İstem yapısının yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları nasıl etkilediği
  • İstem davranışında DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 ve diğer LLM'lerin karşılaştırılması

Etkili İstekler Tasarlama

  • Hassas ve yapılandırılmış istekler oluşturma
  • Tonu, uzunluğu ve biçimi kontrol etme teknikleri
  • Belirsiz ve açık uçlu sorularla başa çıkma

Yapay Zeka Yanıtlarını Optimize Etme

  • Belirli görevler için istekleri ince ayar yapma
  • Yanıt kontrolü için sıcaklığı ve maksimum belirteçleri ayarlama
  • Sistem mesajlarını ve rol tabanlı istemleri kullanma

Bağlam Management ve İstek Zincirleme

  • Birden çok yapay zeka etkileşiminde bağlamı koruma
  • Karmaşık görevleri yönlendirmek için istekleri zincirleme
  • Uzun konuşmalarda bellek ve referans tekniklerini kullanma

Önyargıyı Azaltma ve Yapay Zeka Güvenilirliğini Artırma

  • Yapay zeka tarafından oluşturulan çıktılarda önyargıları tespit etme ve azaltma
  • Yapay zeka yanıtlarında gerçek doğruluğunu sağlama
  • İstem mühendisliğinde etik hususlar

İstem Performansını Test Etme ve Değerlendirme

  • Yapay zeka yanıt kalitesini ve tutarlılığını ölçme
  • İstem testini ve değerlendirmesini otomatikleştirme
  • Etkili istem mühendisliği stratejilerine ilişkin vaka çalışmaları

Optimize Edilmiş İsteklerle Yapay Zeka Destekli Uygulamaları Dağıtma

  • İyileştirilmiş istekleri kurumsal iş akışlarına entegre etme
  • Yapay zeka odaklı sohbet robotlarını ve otomasyon araçlarını optimize etme
  • Farklı kullanım durumları için istem stratejilerini ölçeklendirme

Prompt Engineering Alanındaki Gelişen Trendler

  • LLM'lerdeki ve istem optimizasyon tekniklerindeki gelişmeler
  • İstem mühendisliği yoluyla hibrit yapay zeka-insan işbirliği
  • Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kontrolünde gelecekteki yenilikler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve AI API'leriyle deneyim
  • Bir programlama dilinde (örneğin, Python, JavaScript) yeterlilik
  • Doğal Dil İşleme (NLP) ve metin oluşturma teknikleri hakkında temel anlayış

Hedef Kitle

  • LLM tabanlı uygulamalarla çalışan AI mühendisleri
  • AI destekli iş akışlarını optimize eden geliştiriciler
  • AI tarafından oluşturulan çıktıları iyileştiren veri analistleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler