Chain-of-ThoughtとReActの使い分けが具体例つきで説明されていて分かりやすかったですが、後半の実装パートはもう少し丁寧だと助かりました。
Modèles d'Ingénierie de Prompt pour Développeurs
Apprenez des techniques essentielles comme Chain-of-Thought et ReAct pour générer du code fiable à l'aide de l'IA.
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À propos de ce cours
Alors que les outils d'IA deviennent une partie intégrante du développement logiciel, écrire des prompts efficaces est une compétence cruciale pour tout développeur. Cessez de vous contenter de résultats de code imprévisibles et apprenez à guider l'IA pour produire des résultats structurés, fiables et logiques. Ce cours basé sur le texte présente les concepts fondamentaux de l'ingénierie de prompt spécifiquement adaptés aux tâches de codage. Vous explorerez comment structurer vos requêtes, gérer le contexte et appliquer des modèles cognitifs avancés pour améliorer le code généré par l'IA. Ce que vous apprendrez :
Comprendre les concepts fondamentaux de l'ingénierie de prompt, les prompts système et la gestion du contexte.
Appliquer le raisonnement Chain-of-Thought pour décomposer des problèmes de programmation complexes.
Mettre en œuvre le modèle ReAct pour la résolution de problèmes dynamique et la génération de logique.
Pratiquer des techniques de réflexion pour aider l'IA à s'auto-corriger et à déboguer ses propres extraits de code.
Explorer les concepts de base de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour ancrer les réponses de l'IA dans votre contexte technique spécifique.
Le cours commence par la terminologie essentielle et l'anatomie d'un bon prompt avant de passer à des exemples pratiques basés sur du texte de modèles avancés. Vous lirez des explications claires et analyserez des extraits de prompts axés sur le code pour développer votre intuition. Conçu pour les développeurs débutants et les passionnés de codage, ce cours ne nécessite aucune expertise préalable en IA. Commencez à lire aujourd'hui pour transformer la façon dont vous collaborez avec l'IA dans votre flux de travail de développement.
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Court et ciblé
2 h 42 min de contenu pratique
Avis (17)
Sempre achei que prompt engineering fosse só tentativa e erro, mas o curso mostra padrões concretos como Chain-of-Thought e ReAct com exemplos reais de código. Depois de aplicar as técnicas em um assistente que estou construindo no trabalho, a taxa de respostas erradas caiu bastante. A didática é direta, sem enrolação.
Endlich verstehe ich, wie ich mit ReAct und Chain-of-Thought zuverlässigeren Code aus dem Modell herausbekomme.
El curso explica muy bien los patrones de ReAct y cómo encadenar razonamientos paso a paso, cosa que antes hacía a puro tanteo. Apliqué lo aprendido en un proyecto de soporte técnico y las respuestas del modelo mejoraron bastante. Eso sí, algunos ejemplos de código están en un framework que no uso a diario, así que tuve que adaptarlos.
The Chain-of-Thought and ReAct sections genuinely improved my code-gen prompts, though I wanted one more worked example.
Genuinely leveled up my prompting skills.
O curso vai direto ao ponto sobre como estruturar prompts para reduzir alucinações do modelo. Gostei especialmente da parte de ReAct, onde o professor mostra passo a passo como o modelo decide quando usar uma ferramenta externa. Já uso isso no meu dia a dia como dev e economizei bastante tempo revisando saídas erradas.
Después de este curso por fin entiendo cómo aplicar Chain-of-Thought en mis prompts, y los resultados que obtengo del modelo son mucho más consistentes.
Wcześniej moje prompty do generowania kodu były dość przypadkowe i często musiałem wszystko poprawiać ręcznie. Ten kurs pokazał konkretne wzorce, zwłaszcza Chain-of-Thought, dzięki któremu model rozbija problem na kroki i rzadziej się myli. Sekcja o ReAct otworzyła mi oczy na to, jak łączyć rozumowanie z działaniem, co świetnie sprawdza się przy bardziej złożonych zadaniach. Wszystko podane praktycznie, z przykładami, które od razu przetestowałem u siebie. Jakość generowanego kodu naprawdę poszła w górę. Polecam każdemu programiście, który chce wycisnąć więcej z AI.
Sobrang linaw ng paliwanag tungkol sa Chain-of-Thought, hindi lang teorya kundi may actual na halimbawa ng code na pwede mo agad gamitin. Nung sinubukan ko yung ReAct pattern sa isang chatbot project ko, mas naging tama at consistent yung mga sagot. Bilis din ng takbo ng lessons kaya hindi nakakainip kahit developer ako na medyo mabilis mag-inip sa mahahabang video.
Наконец-то нашёл курс, где Chain-of-Thought и ReAct объясняют не абстрактно, а на реальных примерах кода. Попробовал применить паттерны из ReAct в своём внутреннем боте для тикетов, и качество ответов заметно выросло. Подача материала спокойная, без воды, что для меня как разработчика особенно ценно.
Great breakdown of Chain-of-Thought versus ReAct, though I wish there were more exercises on debugging failed prompts.
Solid techniques, pacing felt a bit rushed.
Saya sudah beberapa bulan coba-coba menulis prompt sendiri tanpa arah yang jelas, dan kursus ini akhirnya memberi struktur yang saya butuhkan. Penjelasan tentang Chain-of-Thought benar-benar membuka wawasan saya soal kenapa model kadang ngasih jawaban ngawur padahal pertanyaannya sederhana. Bagian ReAct juga menarik karena langsung dipraktikkan lewat studi kasus yang mirip pekerjaan sehari-hari saya sebagai developer. Satu hal yang agak mengganggu, beberapa contoh kode terasa buru-buru dijelaskan jadi saya harus pause dan ulang beberapa kali. Selain itu materinya solid dan langsung bisa dipakai di proyek kantor.
คอร์สนี้สอนเทคนิค Chain-of-Thought กับ ReAct ได้ชัดเจนมาก ทำให้พรอมต์ที่เขียนตอนนี้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำขึ้นเยอะเลย
Finally prompts that actually work reliably.
Materinya padat dan langsung kena sasaran, teknik ReAct-nya benar-benar mengubah cara saya menulis prompt untuk debugging.
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Questions fréquentes
De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +
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Puis-je obtenir un remboursement ? +
Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.
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À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
Vais-je obtenir un certificat ? +
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