Eğitim İçeriği

Prompt Mühendisliğine Giriş

  • Prompt mühendisliği nedir?
  • LLM'larda prompt tasarımı önemi
  • Sıfır-shot, tek-shot ve az-shot yaklaşımlarının karşılaştırması

Etkili Promptlar Tasarlama

  • Yüksek kaliteli promptlar tasarlamaya yönelik ilkeler
  • Prompt varyasyonları ile deneme yapma
  • Prompt tasarımında yaygın zorluklar

Az Veriye Dayalı Fine-Tuning

  • Az veriye dayalı öğrenme genel bakış
  • Görev-spesifik LLM uyarlama uygulamaları
  • Promptlara az-shot örneklerin entegrasyonu

Prompt Mühendisliği Araçlarıyla Çalışma

  • Prompt deneme için OpenAI API kullanımı
  • Hugging Face Transformers ile prompt tasarımı keşfetme
  • Prompt varyasyonlarının etkisinin değerlendirilmesi

LLM Performansını Optimizasyon

  • Çıktıları değerlendirme ve promptları iyileştirme
  • Daha iyi sonuçlar için bağlamı dahil etme
  • LLM yanıtlarında belirsizlik ve önyargıları yönetme

Prompt Mühendisliği Uygulamaları

  • Metin oluşturma ve özeti alma
  • Duygu analizi ve sınıflandırma
  • Yaratıcı yazım ve kod oluşturma

Prompt Tabanlı Çözümlerin Dağıtılması

  • Uygulamalara promptların entegrasyonu
  • Performans ve ölçeklenebilirliği izleme
  • Vaka çalışmalar ve gerçek dünya örnekleri

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Doğal dil işleme (NLP) konusunda temel bilgi
  • Python programlama diline aşinalık
  • Büyük dil modelleri (LLMs) konusunda deneyim varsa faydalı

Hedef Kitle

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

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler