Последние темы автора:
- [Марина Могилкo, София Лопаткина] Cистема в LinkedIn с нуля (2026)
- [Галина Беккер] Тренинг Reading Mom 2 модуль (2021)
- [Perfect.one] Даосская йога. Искусство развития сухожилий (2026)
- [Meducation] Оксана Богдашевская. Менопауза: новое время - новые правила (2025)
- [Богдан Клименко, Максим Загуменников] Система Заработка с Искусственным Интеллектом: Бизнес за 29 дней с нуля (2026)
- #1
Голосов: 0
[newline] Основы Prompt-инжиниринга
В этом курсе вы освоите основы Prompt-инжиниринга - одного из ключевых навыков в эпоху ИИ. Большие языковые модели (LLMs) могут рассуждать, писать тексты, суммировать, генерировать данные и даже программировать, но качество их работы напрямую зависит от того, какие подсказки вы им даёте. Большинство людей тратят часы на бесконечные эксперименты с вводами, так и не понимая, почему модель отвечает именно так. Этот курс решает эту проблему.
Описание курса:
В этом курсе вы освоите основы Prompt-инжиниринга - одного из ключевых навыков в эпоху ИИ. Большие языковые модели (LLMs) могут рассуждать, писать тексты, суммировать, генерировать данные и даже программировать, но качество их работы напрямую зависит от того, какие подсказки вы им даёте. Большинство людей тратят часы на бесконечные эксперименты с вводами, так и не понимая, почему модель отвечает именно так. Этот курс решает эту проблему.
Всего за два часа вы:
- разберётесь, как LLM обрабатывают подсказки (токенизация, контекстные окна, ограничения вывода);
- научитесь строить эффективные промпты по чёткой структуре (задача, детали, тон, формат, контекст);
- поймёте, когда использовать классические модели, а когда - reasoning-модели, исходя из сложности задачи;
- узнаете, как уменьшить «галлюцинации» и повысить стабильность результата с помощью примеров и формализованных техник;
- увидите реальные демонстрации промптов и сравнение их работы на разных моделях.
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
