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Course Outline
고급 소개Prompt Engineering
- DeepSeek LLM에서 프롬프트의 역할 이해
- 프롬프트 구조가 AI 생성 응답에 미치는 영향
- DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 및 기타 LLM의 신속한 행동 비교
효과적인 프롬프트 디자인
- 정확하고 구조화된 프롬프트 작성
- 톤, 길이, 형식을 제어하는 기술
- 모호하고 개방형 질문 처리
AI 응답 최적화
- 특정 작업에 대한 미세 조정 프롬프트
- 응답 제어를 위한 온도 및 최대 토큰 조정
- 시스템 메시지 및 역할 기반 프롬프트 사용
컨텍스트Management 및 프롬프트 체이닝
- 여러 AI 상호 작용에서 컨텍스트 유지
- 복잡한 작업을 안내하기 위한 프롬프트 체이닝
- 긴 대화에서 기억과 참조 기술 사용
편견 감소 및 AI 신뢰성 향상
- AI가 생성한 출력의 편향 탐지 및 완화
- AI 응답에서 사실 정확성 보장
- 신속한 엔지니어링에서의 윤리적 고려 사항
신속한 성능 테스트 및 평가
- AI 응답 품질 및 일관성 측정
- 신속한 테스트 및 평가 자동화
- 효과적인 신속한 엔지니어링 전략에 대한 사례 연구
최적화된 프롬프트로 AI 기반 애플리케이션 배포
- 세련된 프롬프트를 엔터프라이즈 워크플로에 통합
- AI 기반 챗봇 및 자동화 도구 최적화
- 다양한 사용 사례에 대한 확장 가능한 프롬프트 전략
Prompt Engineering의 새로운 추세
- LLM의 발전과 신속한 최적화 기술
- 신속한 엔지니어링을 통한 하이브리드 AI-인간 협업
- AI가 생성하는 콘텐츠 제어의 미래 혁신
요약 및 다음 단계
Requirements
- 대규모 언어 모델(LLM) 및 AI API에 대한 경험
- 프로그래밍 언어에 대한 능숙함(예: Python, JavaScript)
- NLP 및 텍스트 생성 기술에 대한 기본 이해
청중
- LLM 기반 애플리케이션을 사용하는 AI 엔지니어
- AI 기반 워크플로를 최적화하는 개발자
- AI가 생성한 출력을 정제하는 데이터 분석가
14 Hours