Szkolenie Prompt Engineering
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Prompt Engineering
Szkolenie „Prompt Engineering” to praktyczny kurs, który nauczy Cię tworzyć precyzyjne zapytania (prompty) do modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, aby maksymalnie wykorzystać ich potencjał w automatyzacji pracy, analizie danych czy kreatywnej produkcji treści. Warsztaty skoncentrowane są na praktycznym zastosowaniu i optymalizacji technik promptowania, dzięki czemu szybko zdobędziesz umiejętności przekładające się na realne oszczędności czasu i efektywność w różnych obszarach biznesu i nauki.
Dla kogo jest to szkolenie?
Specjalistów, którzy chcą zwiększyć efektywność pracy dzięki wykorzystaniu modeli AI, bez konieczności głębokiej wiedzy programistycznej-
Marketingowców, copywriterów, analityków danych oraz menedżerów poszukujących narzędzi automatyzujących codzienne zadania
-
Programistów i inżynierów danych zainteresowanych praktycznym zastosowaniem modeli generatywnych
-
Liderów projektów i zespołów wdrażających technologie AI w organizacjach oraz osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo danych
-
Osób kreatywnych i wszystkich entuzjastów technologii chcących poznać sztukę efektywnej komunikacji z AI
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Projektować skuteczne prompty dopasowane do celu, ograniczeń i oczekiwanego formatu odpowiedzi (w tym odpowiedzi strukturalnych)
- Stosować techniki optymalizacji i testowania promptów, aby uzyskiwać stabilne rezultaty oraz ograniczać typowe błędy (np. halucynacje, błędne założenia)
- Dobierać podejście do zastosowania i integrować pracę z AI w procesach zespołowych z uwzględnieniem bezpieczeństwa danych i zasad odpowiedzialnego użycia
- Prowadzić mini-projekty oparte o prompt engineering: od definicji celu i kryteriów jakości, przez iteracje, po prezentację wyników i wniosków
Program szkolenia
Dzień 1: Podstawy i efektywna komunikacja z AI
Moduł 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i prompt engineering
- Podstawy działania modeli językowych i ich możliwości
- Różnice pomiędzy generatywną AI a klasycznym ML
- Kluczowe zasady konstrukcji skutecznych promptów oraz typowe błędy
- Przegląd alternatywnych narzędzi bazujących na wielkich modelach językowych
Moduł 2: Konstrukcja i optymalizacja promptów w praktyce
- Najważniejsze pojęcia: prompt, tokeny, okno kontekstu, halucynacje modeli, ograniczenia i pułapki pracy z AI
- Techniki konstruowania zapytań dostosowanych do różnych scenariuszy (np. generowanie treści, analiza, ekstrakcja informacji, klasyfikacja)
- Praktyczne warsztaty: formułowanie, testowanie i poprawa promptów pod kątem jakości odpowiedzi AI
- Iteracja i strukturyzacja: szablony promptów, ograniczenia, formaty odpowiedzi oraz walidacja wyników
Dzień 2: Zaawansowane metody i zastosowania prompt engineeringu
Moduł 3: Zaawansowane techniki promptowania i personalizacja
- Zarządzanie kontekstem: dłuższe konteksty, sekwencje zapytań, pamięć rozmowy oraz kompresja treści
- Tworzenie złożonych promptów: kontekst, kontrola stylu, few-shot learning, instrukcje systemowe, techniki dekompozycji zadań
- Wykorzystanie promptów w automatyzacji, marketingu, obsłudze klienta i innych obszarach biznesowych w zależności od zastosowanych use-case’ów
- Przykłady zastosowań: automatyzacja generowania contentu (maile, analizy, podsumowania), prompty specjalistyczne do case studies biznesowych i rekrutacyjnych
Moduł 4: Integracja AI i zarządzanie ryzykiem, etyka i bezpieczeństwo
- Praktyczne aspekty wdrażania AI: kryteria jakości, testy regresji odpowiedzi, monitorowanie jakości i logowanie
- Zarządzanie ryzykiem: halucynacje, prompt injection, wycieki danych, niepożądane treści oraz techniki ograniczania ryzyk
- Dobre praktyki wdrażania AI w zespołach, strategie bezpieczeństwa danych oraz wpływ decyzji AI na procesy biznesowe i komunikację
- Aspekty etyczne i bezpieczeństwo w pracy z generatywnymi modelami AI
Dzień 3: Warsztaty praktyczne i projekty zastosowań
Moduł 5: Realizacja projektów z wykorzystaniem prompt engineeringu
- Praca zespołowa nad realnymi przypadkami biznesowymi: analiza, projekt promptów, testy jakości i iteracje
- Prezentacje efektów pracy i omówienie najlepszych praktyk oraz możliwych usprawnień
- Optymalizacja pracy zespołu z wykorzystaniem AI: integracja promptowania z narzędziami wspierającymi software craftsmanship i produktywność pracy
Moduł 6: Trendy, narzędzia i dalszy rozwój kompetencji
- Przegląd najnowszych narzędzi wspierających prompt engineering (np. narzędzia do analizy promptów, narzędzia do testów i ewaluacji, generatory promptów)
- Dyskusja o przyszłości AI generatywnej oraz kierunki rozwoju umiejętności zawodowych
