Cursusaanbod

Inleiding tot Prompt Engineering

  • Wat is prompt engineering?
  • Belang van promptontwerp in LLMs
  • Vergelijking van zero-shot, one-shot en few-shot benaderingen

Effectieve prompts ontwerpen

  • Principes voor het creëren van kwalitatieve prompts
  • Experimenteren met promptvarianten
  • Voorkomende uitdagingen bij promptontwerp

Few-Shot Fine-Tuning

  • Overzicht van few-shot learning
  • Toepassingen in taakspecifieke aanpassing van LLMs
  • Few-shot voorbeelden integreren in prompts

Praktijkgerichte ervaring met prompt engineering-tools

  • OpenAI API gebruiken voor promptexperimenten
  • Promptontwerp verkennen met Hugging Face Transformers
  • De impact van promptvarianten evalueren

LLM-prestaties optimaliseren

  • Uitvoer evalueren en prompts verfijnen
  • Context integreren voor betere resultaten
  • Ambiguïteiten en bias in LLM-antwoorden hanteren

Toepassingen van prompt engineering

  • Tekstgeneratie en -samenvatting
  • Sentimentanalyse en -classificatie
  • Creatief schrijven en codegeneratie

Prompt-gebaseerde oplossingen implementeren

  • Prompts integreren in toepassingen
  • Prestaties en schaalbaarheid monitoren
  • Casestudies en praktijkvoorbeelden

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basisbegrip van natuurlijke taalverwerking (NLP)
  • Kennis van Python-programmering
  • Ervaring met grote taalmodellen (LLMs) is een pluspunt

Doelgroep

  • AI-ontwikkelaars
  • NLP-ingenieurs
  • Machine learning practitioners
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën