AI Promt Engineering
MI promptolás programozóknak
- 24 Óra
Leírás
az időpontot?
Egyet se csüggedj! Csak iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy időben megtaláld a számodra megfelelő oktatást!
További információk a tanfolyamról
Kinek ajánljuk
Cél
Előfeltételek
Vizsga és képzés
Áfa: A tanfolyam árai bruttó árak, a képzés típusának megfelelő ÁFA tartalommal!
Tanórák: A tanórák 45 percnek felelnek meg. Az oktatási napokon több tanórát veszel, szünet közbeiktatásával.
Részletfizetés: Legalább 2 hónapot átölelő képzéseknél igény esetén kamatmentes részletfizetést biztosítunk, amit a honlapon történő jelentkezésednél tudsz igényelni. Részletfizetés esetén a részletek havonta, előre fizetendők, az aktuális hónap 10. napjáig.
Kedvezmény: Ha már elvégeztél nálunk egy tanfolyamot és a jelentkezésnél ezt jelzed a megjegyzés mezőben, 5%-os kedvezményre vagy jogosult az új tanfolyami jelentkezésed árából. Két tanfolyam elvégzése után 10%-os kedvezményt adunk a harmadikra.
Ha ajánlásodra érkezik másik hallgató is, és ezt jelzed a megjegyzésnél, szintén 5% kedvezményt adunk a te újabb jelentkezésednél, két új hallgató ajánlása után 10% kedvezményt biztosítunk.
A kedvezmények nem összevonhatóak, induló tanfolyam esetén igénybe vehetők.
Becsatlakozás: Tanfolyamtól függően lehetőséget biztosítunk a közelmúltban indult tanfolyamainkba való becsatlakozásra.
Általános információk: A jelentkezés szóbeli szerződésnek minősül, amit felnőttképzési szerződés követhet. A résztvevő nem kér előzetes tudásfelmérést és a sikeres tanfolyamzárást követően magyar-angol nyelven kapja a tanúsítványát. Az ettől eltérő igényeket az ügyfélszolgálaton lehet jelezni.
AI Promt Engineering tanfolyam - tematika
Promptolási technikák
- Promptok szerepe, fontossága
- Generatív AI és LLM-ek alapjai
- Egyszerű promptok készítése, sablonok és minták
Promptok típusai és alkalmazásuk
- Nyitott vs. zárt promptok
- Utasítás alapú promptok
- Kontextus átadás módszertana
Iterációk
- Multi-step,
- Few-shot,
- Function prompting
- Chain of thought
- Hibakeresés és optimalizálás
LLM működése, prompt hangolás
- Modellek architektúra, korlátok, bias
- Preferencia-alapú tuning, stílusvezérlés
- Gondolatlánc, few/zero-shot
- Prompt stratégiák, helyes sémák
Github Copilot
- Java boilerplate
- Hibakeresés
- YAML file generálás
Teljesítményértékelés
- A/B teszt, prompt hatékonyság mérése
- Adatkinyerés, formátumátalakítás funkció meghívással
Projektfeladat
- SpringBoot sablon Copilot-tal
- Alkalmazás generálása IDE-ben