Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
İleri Seviye İpucu Mühendisliği'ne Giriş
- DeepSeek LLM'de ipuçlarının rolüne bakış.
- İpucu yapısının AI tarafından üretilen yanıtlara etkisi.
- DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 ve diğer LLM'lerin ipucu davranışları arasındaki karşılaştırma.
Etkili İpuçları Tasarlama
- Kesin ve yapılandırılmış ipuçları oluşturma.
- Ton, uzunluk ve formatı kontrol etmek için teknikler.
- Belirsiz ve açık uçlu sorunları ele alma.
AI Yanıtlarını Optimize Etme
- Belirli görevler için ipuçlarını ince ayarlama.
- Yanıt kontrolü için sıcaklık ve maksimum belirteç sayılarını ayarlama.
- Sistem mesajlarını ve rol bazlı ipuçları kullanma.
Bağlam Yönetimi ve İpucu Zinciri
- Birden fazla AI etkileşiminde bağlamı koruma.
- Karmaşık görevleri rehberlemek için ipuçlarını zincirleme.
- Uzun sohbetlerde bellek ve referans tekniklerini kullanma.
Yargılamalı Önyargıları Azaltma ve AI Güvenilirliğini Geliştirme
- AI tarafından üretilen çıktılardaki önyargıları tespit etme ve azaltma.
- AI yanıtlarında faktüel doğruluğu sağlama.
- İpucu mühendisliği konusunda etik dikkate değer noktalar.
İpuçu Performansını Test Etme ve Değerlendirme
- AI yanıt kalitesini ve tutarlılığını ölçme.
- İpuçu testini ve değerlendirmeyi otomasyona alma.
- Etkili ipucu mühendisliği stratejileri hakkında vakalar.
İpuçlarıyla Desteklenen Uygulamaları Dağıtım
- İleri seviye ipuçlarını iş akışlarına entegre etme.
- AI destekli sohbetbotları ve otomasyon araçlarını optimize etme.
- Farklı kullanım senaryoları için ipucu stratejilerini ölçeklendirme.
İpucu Mühendisliğinde Yeni Trendler
- LLM'ler ve ipucu iyileştirme teknikleri konusundaki gelişmeler.
- İpucu mühendisliği aracılığıyla hibrit AI-insan işbirliği.
- AI tarafından üretilen içerik kontrolünde gelecekteki yenilikler.
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Büyük dil modelleri (LLMs) ve AI API'leri ile deneyim.
- Bir programlama dili (örneğin, Python, JavaScript) konusunda uzmanlık.
- NLP ve metin oluşturma teknikleri hakkında temel bir anlayış.
Hedef Kitle
- LLM tabanlı uygulamalarla çalışan AI mühendisleri.
- AI destekli iş akışlarını optimize eden geliştiriciler.
- AI tarafından üretilen çıktıyı geliştirme odaklı veri analistleri.
14 Saatler