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
A generatív mesterséges intelligencia és a prompt engineering alapjai
- Mi a generatív mesterséges intelligencia, és hogyan különbözik a hagyományos automatizálástól
- A prompt engineering szerepe az AI kimeneti minőségének formálásában
- A szöveg-, kép-, hang- és videóaik eszközök jelenlegi ökoszisztémájának áttekintése
- Ahol a prompt engineering üzleti értéket ad
A szöveg- és képgenerálás AI modelljeinek alapjai
- Hogyan működnek valójában a nagy nyelvmodellje és a diffúziós modellek, egyszerű nyelven
- A tanítóadatok, a finomhangolás és a promptelés közötti különbség
- A előre kiképzett modellek erősségei és korlátai
- Miért befolyásolja a modellarchitektúra a prompt írás módját
A vezető AI asszisztensek összehasonlítása
- Microsoft Copilot, erősségeivel a Microsoft 365 integráció, a Word, Excel, Outlook és Teams munkafolyamatok, a vállalati adatok alapozása, valamint gyengeségeivel a kreatív hatókör és a megfontolásmélység terén
- Google Gemini, erősségeivel a natív többmodalitásban, a Workspace integrációban, a valós idejű keresés alapozásában, valamint gyengeségeivel a következetlenség, a regionális elérhetőség és a komplex feladatok utasításkövetése terén
- ChatGPT, erősségeivel az ökoszisztéma érettségében, a testreszabható GPT-ekben, a DALL-E által biztosított képgenerálásban, a hangmódban, valamint gyengeségeivel a tényalapú megbízhatóság hiánya nélkül és a prémium funkciók szigorúbb használati korlátai
- Claude, erősségeivel a hosszú kontextuskezelésben, a finomhangolt megfontolásban, a hosszabb formátumú írásban és a tisztességes elemzésben, gyengeségeivel az eszközökoszisztéma szélességében és a képgenerálásban
- A megfelelő eszköz kiválasztása adott feladathoz, közönségtípushoz vagy compliance-korlátozáshoz
- Oldalról oldalra végrehajtott áttekintés ugyanazon promptról mind a négy asszisztensnél
A hatékony prompt tervezés elvei
- Tiszta, specifikus és kontextusos a jó prompt három oszlopa
- Utasítások, hangnem, formátum és korlátok szerkezete
- Gyakori hibák kezdők körében és felismerésük módja
- Iterálás egy gyenge prompttól a magas teljesítményűig
Zero-shot, one-shot és few-shot promptelés
- A három megközelítés közötti különbség és amikor melyik illik
- A modell viselkedésének olvasása és a példák megfelelő módosítása
- Modell tanítása új feladatra csak néhány jól megválasztott mintával
- Gyakorlati feladatok a ChatGPT, Copilot, Gemini és Claude között
Haladó prompt engineering technikák
- KonDITIONÁLIS és kontextusérzékeny promptok finomabb kimenetekhez
- Stílusátvitel, persona promptolás és kreatív irányítás
- Láncolt gondolkodás és lépésről lépésre megfontolás promptjai
- Halucinációk, kétértelműségek és torzítások csökkentése a válaszokban
Few-shot finomhangolás kód nélkül
- Mi a few-shot finomhangolás, és hogyan különbözik a teljes modell kiképzésétől
- Modell alkalmazása speciális feladatra példamintázott promptokkal
- Mikor prompt-engineering és amikor a finomhangolás lenne a jobb befektetés
- Kimeneti minőség értékelése és iteratív finomítás
Hiperrealista szöveggenerálás
- Szöveggenerálás kontrollált hangnemmel, szóval és hosszúsággal
- Hosszabb formátumú tartalom, összefoglalók, jelentések és strukturált dokumentumok létrehozása
- Koherencia fenntartása több lépéses generálás során
- Prompt-minták kombinálása ismétlődő, márka-alapú eredményekhez
A prompt engineering alkalmazása üzleti munkafolyamatokban
- Rutin szövegírás, kutatás és információtriázás automatizálása
- Rövid betekintés az ügyfélszolgálati és csevegőbót használati esetekbe
- Promptsablonok tervezése, amelyeket a csapatok újraindítás nélkül is újrahasznosíthatnak
- Minőségellenőrzés, emelést logika és emberi közbekeverés ellenőrzési pontok
Képgenerálás és manipulálás
- DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney és Leonardo AI összehasonlítása
- Promptok írása, amelyek irányítják a stílust, kompozíciót, megvilágítást és alanyt
- Negatív promptok, súlyozás és iteratív finomítás
- Kép-kép átalakítás és szerkesztés promptokon keresztül
Hang és beszéd mesterséges intelligenciával
- Természetes hatású beszéd generálása szöveges promptokból
- Hangklónozás és szintézis koncepcionális szinten
- Használati esetek a tanító tartalmak, elérhetőség és marketing terén
Videótartalom-alkotás generatív mesterséges intelligenciával
- A jelenlegi szöveg-videó eszközök áttekintése és a valósághű ajánlások
- Scriptelés és storyboarding prompt szekvenciákkal
- AI által generált szöveg, kép, hang és videó kombinálása egyetlen eszközbe
- AI által létrehozott videó kimenet szerkesztése és finomítása
Többmodális AI és integrált munkafolyamatok
- Hogyan unifikálják a többmodális modellek a szöveg-, kép-, hang- és videórejtett megfontolást
- Végponttól végpontig tartó tartalomcsövek építése kódolás nélkül
- Valós világbeli esettanulmányok marketingből, designból, tanításból és reklámból
Etika, felelős használat és a jövő trends
- Torzság, szerzői jog, tulajdonlás és tartalommoderálás
- Adatvédelmi és adatvédelmi megfontolások generatív platformok használatakor
- Megnyilvánítás, átláthatóság és bizalom a végfelhasználók között
- Emergáló eszközök, modellek és trendek az elkövetkező 12 hónapban
Követelmények
Célcsoport
Piaci, kommunikációs és kreatív szakemberek, akik az AI-támogatott tartalomgyártást vizsgálják. Üzemi működési és ügyfélkezelő csapatok, akik a prompt-alapú eszközökkel kívánnák automatizálni a ismétlődő interakciókat. Kezdők, akiknek nincs korábbi AI vagy programozási tapasztalata, de strukturált, eszköz-centrikus belépési pontot keresnek a generatív mesterséges intelligencia világába.
21 Órák
Vélemények (2)
megfelelő és hatékony prompt használata
Marses Pacaldo
Kurzus - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Gépi fordítás
Az interaktív stílus, a gyakorlatok
Tamas Tutuntzisz
Kurzus - Introduction to Prompt Engineering
Gépi fordítás
