Pratik Yapay Zeka Uygulamaları için Hızlı Mühendisliği Yönetme

Yaratıcı yapay zeka güçlü, ancak tutarlı, yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için basit deneme ve hatadan fazlası gerekiyor.Projeleriniz için tam potansiyellerini açmak için büyük dil modelleriyle iletişim kurmak için sistematik yaklaşımı öğrenin. Bu dersin sonunda, etkili uyarıların temel mimarisini anlayacak ve karmaşık iş ilişkili sorunları verimli bir şekilde çözmek için birkaç atışlı öğrenme ve zincirleme gibi gelişmiş teknikleri uygulayabileceksiniz. Ne öğreneceksin: * Temel kavramları, terminolojiyi ve çeşitli büyük dil modellerinin sınırlamalarını öğrenin. * Rol tanımlama, kısıtlamalar belirleme ve yapısal çıktı biçimlendirmesi de dahil olmak üzere temel çağrı paternlerini yönetmek. * Karmaşık mantık ve sorun çözme görevleri için Chain-of-Thought (CoT) ve Tree-of Thought gibi gelişmiş uyarı teknikleri uygulayın. * Dış, belirli veri kaynaklarındaki yapay zeka yanıtlarını temel almak için temel Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) paternlerini yapılandır. * Güvenilirliği sağlamak ve istenmeyen çıktıları en aza indirmek için tekrarlı hızlı ayarlama ve değerlendirme yöntemlerini uygulayın. Kurs temel kavramlar ve terminolojiyle başlar, pratik paternler ve mimari planlar üzerinden hızlı bir ilerleme gösterir ve çeşitli iş kullanım durumları için uygulama stratejileriyle sona erer. Öğrenmeye başlamak için yapay zeka modelleri, programlama veya karmaşık teknik beceriler konusunda önceden deneyime ihtiyacınız yok. Yapay zeka çağının temel becerilerinde uzmanlığınızı bugünden inşa etmeye başlayın.