Eğitim İçeriği

Prompt Engineering’e Giriş

  • İstem mühendisliği nedir?
  • Büyük Dil Modelleri’nde (LLM’ler) istem tasarımının önemi
  • Sıfır çekim, tek çekim ve birkaç çekim yaklaşımlarının karşılaştırılması

Etkili İsteler Tasarlama

  • Yüksek kaliteli istemler oluşturmanın ilkeleri
  • İstem varyasyonlarıyla denemeler yapma
  • İstem tasarımında yaygın zorluklar

Birkaç Çekim Fine-Tuning

  • Birkaç çekimli öğrenmeye genel bakış
  • Görev odaklı LLM uyarlamasında uygulamalar
  • İstemlere birkaç çekimli örneklerin entegrasyonu

Prompt Engineering Araçlarıyla Uygulamalı Çalışmalar

  • İstem denemeleri için OpenAI API’sini kullanma
  • Hugging Face Transformers ile istem tasarımı keşfetme
  • İstem varyasyonlarının etkisini değerlendirme

LLM Performansını Optimize Etme

  • Çıktıları değerlendirme ve istemleri iyileştirme
  • Daha iyi sonuçlar için bağlamı dahil etme
  • LLM yanıtlarındaki belirsizliklerin ve önyargıların üstesinden gelme

Prompt Engineering’in Uygulamaları

  • Metin oluşturma ve özetleme
  • Duygu analizi ve sınıflandırma
  • Yaratıcı yazarlık ve kod oluşturma

İstem Tabanlı Çözümleri Dağıtma

  • İstemleri uygulamalara entegre etme
  • Performansı ve ölçeklenebilirliği izleme
  • Vaka çalışmaları ve gerçek dünya örnekleri

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Doğal dil işleme (NLP) konusunda temel anlayış
  • Python programlamaya aşinalık
  • Büyük dil modelleri (LLM) ile deneyim tercih sebebidir

Hedef Kitle

  • Yapay zeka geliştiricileri
  • NLP mühendisleri
  • Makine öğrenimi uygulayıcıları
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler