Чему вы научитесь
Цель курса: Дать слушателям системное понимание принципов работы больших языковых моделей (LLM) и освоить современные техники промпт-инжиниринга — от базовых запросов до продвинутых методов рассуждения и автоматизации. Курс учит настраивать параметры генерации, структурировать промпты и применять проверенные практики для получения точных, предсказуемых и полезных результатов.
Результат обучения: По окончании курса слушатели смогут:
- Самостоятельно проектировать эффективные промпты для различных задач (классификация, генерация текста, анализ данных, работа с кодом);
- Осознанно выбирать и настраивать параметры модели (температура, top-K, top-P, лимит токенов) под конкретные сценарии;
- Применять продвинутые стратегии (Few-shot, Chain of Thought, Step-back, ReAct) для решения сложных многошаговых задач;
- Документировать итерации промптов, тестировать их качество и адаптировать запросы под обновления моделей;
- Уверенно использовать ИИ-инструменты в учёбе, исследованиях и профессиональной деятельности, минимизируя галлюцинации и повышая воспроизводимость результатов.
465
