Cursusaanbod

Inleiding tot Prompt Engineering

  • Wat is prompt engineering?
  • Belang van prompt design in LLM's
  • Vergelijking van zero-shot, one-shot en few-shot-benaderingen

Effectieve prompts ontwerpen

  • Principes van het maken van prompts van hoge kwaliteit
  • Experimenteren met promptvariaties
  • Veelvoorkomende uitdagingen bij prompt design

Fijnafstelling in een paar opnamen

  • Overzicht van leren in een paar schoten
  • Toepassingen in taakspecifieke LLM-aanpassing
  • Voorbeelden van enkele opnamen integreren in prompts

Hands-On met Prompt Engineering tools

  • OpenAI API gebruiken voor snelle experimenten
  • Promptontwerp verkennen met Hugging Face Transformers
  • Evaluatie van de impact van promptvariaties

LLM-prestaties optimaliseren

  • Evalueren van outputs en verfijnen van prompts
  • Context opnemen voor betere resultaten
  • Omgaan met onduidelijkheden en vooringenomenheid in LLM-antwoorden

Toepassingen van Prompt Engineering

  • Tekst genereren en samenvatten
  • Sentimentanalyse en classificatie
  • Creatief schrijven en code genereren

Oplossingen op basis van prompts implementeren

  • Prompts integreren in applicaties
  • Prestaties en schaalbaarheid bewaken
  • Casestudy's en voorbeelden uit de praktijk

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van natuurlijke taalverwerking (NLP)
  • Bekendheid met Python programmeren
  • Ervaring met grote taalmodellen (LLM's) is een pré

Audiëntie

  • AI-ontwikkelaars
  • NLP ingenieurs
  • Beoefenaars van machine learning
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën