Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Gelişmiş İstem Mühendisliğine Giriş

  • İstemlerin Derin Arama Büyük Dil Modellerindeki rolünün anlaşılması
  • İstem yapısının yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları nasıl etkilediği
  • İstem davranışları açısından Derin Arama-R1, Derin Arama-V3 ve diğer büyük dil modellerinin karşılaştırılması

Etkili İstemler Tasarlamak

  • Hassas ve yapılandırılmış istemler oluşturmak
  • Ton, uzunluk ve formatı kontrol etme teknikleri
  • Belirsiz ve açık uçlu sorularla başa çıkma

Yapay Zeka Yanıtlarını Optimize Etmek

  • Belirli görevler için istemlerin ince ayarını yapmak
  • Yanıt kontrolü için sıcaklık ve maksimum belirteç değerlerini ayarlamak
  • Sistem mesajları ve rol tabanlı istemleme kullanmak

Bağlam Yönetimi ve İstem Zincirleme

  • Birden fazla yapay zeka etkileşimi boyunca bağlamı korumak
  • Karmaşık görevleri yönlendirmek için istemleri zincirlemek
  • Uzun konuşmalarda hafıza ve referans tekniklerini kullanmak

Taraf Tutmayı Azaltmak ve Yapay Zeka Güvenilirliğini Artırmak

  • Yapay zeka tarafından oluşturulan çıktılardaki önyargıları tespit etmek ve azaltmak
  • Yapay zeka yanıtlarında gerçek doğruluğunu sağlamak
  • İstem mühendisliğinde etik değerlendirmeler

İstem Performansını Test Etmek ve Değerlendirmek

  • Yapay zeka yanıt kalitesini ve tutarlılığını ölçmek
  • İstem testlerini ve değerlendirmelerini otomatikleştirmek
  • Etkili istem mühendisliği stratejileri üzerine vaka çalışmaları

Optimize Edilmiş İstemlerle Yapay Zeka Destekli Uygulamaları Dağıtmak

  • Geliştirilmiş istemleri kurumsal iş akışlarına entegre etmek
  • Yapay zeka destekli sohbet robotlarını ve otomasyon araçlarını optimize etmek
  • Farklı kullanım senaryoları için istem stratejilerini ölçeklendirmek

İstem Mühendisliğinde Ortaya Çıkan Eğilimler

  • Büyük dil modelleri ve istem optimizasyon tekniklerindeki gelişmeler
  • İstem mühendisliği yoluyla hibrit yapay zeka-insan iş birliği
  • Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kontrolünde geleceğe yönelik yenilikler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve yapay zeka API'leri ile çalışma deneyimi
  • Bir programlama dilinde (örneğin Python, JavaScript) yetkinlik
  • Doğal Dil İşleme (NLP) ve metin üretme tekniklerine dair temel bilgi sahibi olmak

Hedef Kitle

  • LLM tabanlı uygulamalarla çalışan yapay zeka mühendisleri
  • Yapay zeka destekli iş akışlarını optimize eden yazılım geliştiricileri
  • Yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıları iyileştiren veri analistleri
 14 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler