Opis kursa
Proučavanje Prompt Engineeringa predstavlja tehniku kamen temeljac za efikasnu interakciju sa naprednim jezičkim modelima kao što su GPT-4, LLama i dalje. Ovaj kurs osposobljava studente sa znanjem i vještinama potrebnim da iskoriste transformativni potencijal AI tehnologija, naglašavajući inovativne, odgovorne i industrijske aplikacije. U eri digitalne transformacije, u kojoj donošenje odluka u realnom vremenu i inteligentna automatizacija oblikuju industrije, potražnja za računarstvom visokih performansi (HPC) je kritična. Istražujući napredne modele obrade prirodnog jezika (NLP), studenti ne samo da će razviti efikasne tehnike upita, već će i razumjeti računske zahtjeve i infrastrukturu potrebnu za implementaciju ovih rješenja u velikom obimu.
Kako veliki jezički modeli postaju sofisticiraniji, njihovi računski zahtjevi rastu eksponencijalno. Aplikacije kao što su interakcije sa korisnicima u realnom vremenu, prediktivna analitika i podrška odlučivanju u oblastima kao što su zdravstvo i obrazovanje zahtevaju HPC infrastrukturu kako bi se osigurale performanse i skalabilnost. Ovaj kurs premošćuje jaz između teorijskog razumijevanja i praktične implementacije, naglašavajući kako HPC omogućava primenu robusnih AI rješenja, čime pokreće inovacije u digitalnom dobu. Bilo da se pripremate za vođenje AI projekata u akademskim krugovima ili industriji, ovaj kurs pruža osnovno znanje za odgovorno i efikasno korištenje AI tehnologija, pozicionirajući vas na čelo digitalne transformacije.
Sadržaj kursa (12 modula)
- IUvod u prompt inženjering – osnove, značaj i primjena brzog strukturiranja.
- Razumijevanje AI modela – Pregled načina na koji jezički modeli obrađuju ulazne podatke i generiraju izlaze.
- Kontekstualni značaj – Strategije za definisanje i obezbeđivanje konteksta za optimalne performanse veštačke inteligencije.
- Izrada efektivnih uputstava – Tehnike za brzo strukturiranje, kontrolu tonova i prilagođavanje stila.
- Napredne tehnike promptovanja – upiti u više koraka, varijabilna integracija i zadaci specifični za scenarij.
- Eksperimentiranje i iterativno poboljšanje – testiranje, analiza i usavršavanje podstiču poboljšane rezultate.
- Primene specifične za industriju – praktični slučajevi upotrebe u medicini, obrazovanju, marketingu i pravu.
- Integrativne tehnike – Kombinacija lanca misli i metapodsticanja za prilagodljivost.
- Etika u brzom inženjeringu – Rješavanje pristrasnosti, sprječavanje zloupotrebe i pridržavanje etičkih standarda AI.
- Tehničke osnove NLP-a i transformatora – Ključni principi NLP-a i mehanika transformatora sa fokusom na HPC za skaliranje AI rješenja.
- LLM aplikacije iz stvarnog života, digitalna transformacija i potreba za računarskim resursima.
- Uvod u računarstvo visokih performansi i prihvatanje HPC razmatranja
Ishodi učenja
Do kraja ovog kursa studenti će moći:
- Dizajniraju i strukturiraju efikasne upute prilagođene različitim zadacima.
- Primijenjuju napredne tehnike kao što su lanac razmišljanja i meta-podsticanje na složene scenarije.
- Procijene i optimizuju odgovore AI modela kroz iterativne povratne petlje.
- Prilagode upite specifičnim industrijskim potrebama uz pridržavanje etičkih standarda.
- Razumiju tehničke aspekte NLP modela zasnovanih na transformatorima.
- Objasne LLM i digitalnu transformaciju – potreba za računarskim resursima za aplikacije u stvarnom životu