Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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