Prompt Engineering e In-Context Learning per Sistemi AI

Poiché l'intelligenza artificiale diventa centrale nello sviluppo software, sapere come comunicare efficacemente con i modelli linguistici di grandi dimensioni è un'abilità fondamentale. Questo corso basato su testo demistifica come guidare il comportamento dell'AI in modo prevedibile e sicuro senza riaddestrare i modelli sottostanti. Passerete dal prompting per tentativi ed errori all'ingegneria sistematica dei prompt e all'in-context learning. Comprendendo come i modelli elaborano le istruzioni, progetterete interazioni AI robuste, implementerete framework di ragionamento e proteggerete i vostri sistemi contro vulnerabilità comuni. Cosa imparerai: * Comprendere le meccaniche fondamentali dell'in-context learning e come i modelli elaborano le finestre di contesto; * Applicare tecniche di prompting avanzate come il few-shot learning e il chain-of-thought reasoning per guidare la logica complessa; * Progettare prompt strutturati che garantiscano output affidabili come JSON per l'integrazione software; * Mitigare i rischi di sicurezza come prompt injection e jailbreaking attraverso pattern di progettazione difensiva; * Integrare sistematicamente il contesto esterno per supportare pattern di retrieval-augmented generation. Il corso inizia con concetti fondamentali dei modelli linguistici e dell'elaborazione del contesto prima di passare a pattern di progettazione strutturati, strategie di ragionamento e pratiche di sicurezza essenziali. Imparerai attraverso spiegazioni scritte chiare, scomposizioni concettuali pratiche ed esercizi di progettazione basati su testo. Questo corso è pensato per sviluppatori, product manager e appassionati di tecnologia che desiderano creare funzionalità affidabili basate sull'AI, senza richiedere alcuna conoscenza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare il pieno potenziale dei modelli linguistici nel tuo prossimo progetto.