Kurzusleírás

Bevezetés a Haladó Cursor képességeibe

  • A Cursor kiterjesztődhetőségének és architektúrájának megismerése
  • Mesterséges intelligencia-modell típusainak és integrációs pontjaik értelmezése
  • Környezet előkészítése haladó testreszabásra

Hatékony prompt tervezés alapjai

  • Promptok tervezése pontosság, konzisztencia és alkalmazkodás érdekében
  • Kontextus hierarchiák és változók beágyazásának szerkezetbe építése
  • Prompt kimenetek kiértékelése és iterációk tökéletesítése

Prompt sablonok létrehozása és kezelése

  • Ismételhető prompt sablonok készítése csoportok számára
  • Verziózás és sablon-adattárak fenntartása
  • Prompt sablonok integrálása CI/CD folyamatokkal

A Cursor integrálása intern ismeret-bázisokkal

  • Kapcsolat létesítése dokumentációs API-kkal és intern adatforrásokkal
  • Területre alkalmazott ismeretek beágyazása a promptokba
  • Dinamikus adatok frissítése és szinkronizálása automatizálásának biztosítása

Modell finomhangolása területre alkalmazott kódgeneráláshoz

  • Finomhangolandó modell felhasználási esetek azonosítása
  • Finomhangolási adatkészletek gyűjtése és előkészítése
  • Custom-trainelt modell tesztelése, érvényesítése és üzembe helyezése

Egyéni eszközök és adapterek fejlesztése

  • API-alapú egyéni eszközzel bővített Cursor építése
  • Biztonságos adapterek létrehozása vállalati folyamatokhoz
  • Egyéni műveletek implementálása az szerkesztőben

Biztonság, szabályozás és teljesítményoptimalizálás

  • Mesterséges intelligencia által generált kód biztonságos kezelése
  • Szabályozó rendszerek és megfelelőség szűrők beállítása
  • Teljesítmény és erőforrás-kezelés optimalizálása

Jövőre felkészült mesterséges intelligencia fejlesztési stratégiák

  • Haladó Cursor funkciók és API-k kiértékelése
  • Folyamatos finomhangolás és prompt életciklus-kezelés elfogadása
  • Fenntartható mesterséges intelligencia-mérnökséghez szükséges intern keretrendszerek építése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Erős ismeret a programozásról és a szoftverarchitektúráról
  • Tapasztalat mesterséges intelligencia segítő kódolási eszközökkel és API-kkal
  • Tudás a gépi tanulás vagy prompt tervezés alapjairól

Célcsoport

  • Mesterséges intelligencia-mérnökök, akik testreszabott mesterséges intelligencia-folyamatokat terveznek
  • Eszköztár- és platformmérnökök, akik intern fejlesztői eszközöket készítenek
  • Szakemberek, akik területre alkalmazott mesterséges intelligencia-modelljeket integrálnak
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák