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Struttura del corso

Introduzione all'Prompt Engineering

  • Cos'è l'Prompt Engineering e perché è importante
  • Casi d'uso tipici e impatto sulla produttività
  • Panoramica dei comportamenti comuni dei modelli

Principi Fondamentali dei Prompt Efficaci

  • Chiarezza, contesto, vincoli ed esempi
  • Controllo della lunghezza, del formato e dello stile dell'output
  • Errori comuni e come evitarli

Pattern e Template dei Prompt

  • Prompt basati su istruzioni e prompt di ruolo
  • Chain-of-thought e prompting passo-passo
  • Esempi few-shot e riutilizzo dei template

Esercizi Pratici di Prompting

  • Creazione di prompt per riassunto e riscrittura
  • Progettazione di prompt per classificazione ed estrazione dati
  • Iterazione dal vivo: perfezionamento dei prompt in base agli output

Valutazione e Miglioramento dei Prompt

  • Metriche euristiche per la qualità dei prompt
  • Utilizzo di test e casi limite per validare i prompt
  • Versioning e documentazione delle modifiche ai prompt

Sicurezza, Bias e Uso Responsabile

  • Riconoscimento e mitigazione di output biased o non sicuri
  • Guardrail di base e vincoli sui contenuti
  • Quando coinvolgere la revisione umana

Riepilogo, Risorse e Prossimi Passi

  • Template di riferimento rapido e cheat sheet
  • Letture consigliate e risorse della community
  • Suggerimenti per la pratica continua e percorsi di apprendimento

Requisiti

  • Familiarità con le interfacce di chat IA basate sul web
  • Comprensione di base dei concetti del linguaggio naturale
  • Abitudine alla risoluzione iterativa dei problemi

Pubblico Target

  • Principianti che desiderano imparare a comunicare efficacemente con i modelli IA
  • Product manager, creatori di contenuti e analisti che stanno esplorando gli strumenti IA
  • Chiunque sia responsabile della produzione o della valutazione di contenuti generati dall'IA
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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