Промпт-инжиниринг: бесплатный онлайн-курс построения успешных промптов

Цели урока:

1. Познакомить с основными современными LLM (ChatGPT, Gemini, Claude и др.).

2. Сравнить их сильные стороны, ограничения и идеальные сценарии использования.

3. Научить выбирать подходящую LLM для конкретной задачи.

4. Дать базовое понимание интерфейсов популярных платформ.

Цели урока:

1. Разобрать ключевые структурные элементы эффективного промта.

2. Объяснить назначение и важность каждого элемента.

3. Научить сознательно применять элементы при составлении запросов.

4. Ввести мнемонику CLEAR для запоминания принципов.

Цели урока:

1. Углубить понимание каждого компонента мнемоники CLEAR.

2. Научить применять CLEAR на практике через разбор реальных кейсов.

3. Развить навык диагностики и исправления "слабых" промтов.

4. Закрепить идею итеративности (Adaptability) в работе с промтами.

Цели урока:

1. Объяснить принцип Цепочки Мыслей (Chain-of-Thought, CoT) и его влияние на качество ответов ИИ.

2. Научить применять Few-Shot Learning для сложных задач.

3. Показать разницу между Zero-Shot и Few-Shot подходами.

4. Дать практические навыки построения рассуждающих промтов.

Цели урока:

1. Научить технике декомпозиции (chunking) для разбивки сложных задач на подзадачи.

2. Объяснить принципы итеративного уточнения промтов.

3. Дать инструменты для анализа ответов ИИ и диагностики проблем.

4. Научить эффективно комбинировать декомпозицию и итерации.

Цели урока:

1. Научить задавать жесткие ограничения (формат, структура, тон) для вывода ИИ.

2. Объяснить ключевые параметры генерации (температура, top_p) и их влияние на ответы.

3. Показать, как контролировать креативность vs детерминированность ИИ.

4. Дать практические шаблоны для точного форматирования вывода (JSON, XML, таблицы).

Цели урока:

1. Раскрыть концепцию системных промтов (system prompts) и их роль в управлении поведением ИИ.

2. Обсудить критические этические дилеммы промт-инжиниринга (bias, misinformation, safety).

3. Изучить принципы ответственного использования ИИ.

4. Познакомиться с ключевыми трендами (RAG, агенты, мультимодальность) и будущим профессии.

Цели урока:

1. Разработать эффективные промты для разных типов текстового контента (посты, статьи, письма, сценарии).

2. Научить адаптировать промты под целевую аудиторию, платформу и цель (информировать, продавать, развлекать).

3. Освоить техники преодоления "творческого ступора" ИИ и контроля качества.

4. Дать готовые шаблоны и фреймворки для популярных задач.

Цели урока:

1. Научить формулировать промты для анализа структурированных и неструктурированных данных (текст, таблицы, CSV).

2. Освоить техники извлечения инсайтов, выявления трендов и закономерностей.

3. Разработать промты для подготовки аналитических отчетов и визуализаций.

4. Научить ИИ формулировать обоснованные рекомендации на основе данных.

5. Понять ограничения ИИ в аналитике и методы их преодоления.

Цели урока:

1. Научить использовать ИИ для генерации, объяснения, отладки и оптимизации кода.

2. Освоить промты для работы с разными языками, фреймворками и парадигмами.

3. Разработать стратегии безопасного и эффективного применения ИИ в разработке.

4. Интегрировать ИИ в реальный workflow (VSCode, JetBrains, CLI).

Цели урока:

1. Научить использовать ИИ для поиска, анализа и синтеза научной информации.

2. Освоить промты для формулирования гипотез, дизайна исследований и обработки данных.

3. Разработать стратегии критической оценки источников и борьбы с bias.

4. Научить готовить академические тексты, обзоры литературы и визуализации с ИИ.

Добро пожаловать в мир, где ваши идеи становятся видимыми в одно мгновение! Сегодня мы погрузимся в основы работы с тремя ведущими инструментами для генерации изображений: Midjourney, DALL-E и Stable Diffusion. Эти платформы открывают безграничные возможности для творчества, позволяя воплощать в жизнь любые, даже самые смелые визуальные концепции.

Теперь, когда мы освоили основы работы с различными платформами, давайте углубимся в искусство написания "волшебных слов" — промптов, которые превращают обычные запросы в шедевры. Правильно подобранные слова — это ваш пульт управления визуальной реальностью.

Написание промптов — это только половина дела. Чтобы по-настоящему контролировать результат, необходимо освоить дополнительные параметры, которые позволяют тонко настраивать генерацию изображений. Сегодня мы рассмотрим ключевые параметры, такие как соотношение сторон, уровень хаоса и стилизация.

Создание уникальных персонажей с помощью нейросетей — это захватывающая задача, но поддержание их консистентности (единообразия внешнего вида) на протяжении нескольких изображений может быть непростым. Сегодня мы научимся не только генерировать привлекательных персонажей, но и добиваться их узнаваемости в разных сценах и позах.

Это задание позволит вам применить все полученные знания на практике, создав полноценную визуальную концепцию для вымышленного бренда. Вы будете работать над созданием логотипа, персонажа и рекламного баннера.

Цели урока:

1. Сформировать систему критериев оценки качества ответов ИИ (релевантность, точность, полнота и др.).

2. Научить диагностировать причины ошибок ИИ (галлюцинации, непонимание контекста и др.).

3. Дать инструменты для объективного тестирования промтов (чек-листы, метрики).

4. Развить навык критического мышления при работе с выводами ИИ.

Цели урока:

1. Освоить системный подход к диагностике проблем в промтах.

2. Научиться применять специфические техники исправления для разных типов ошибок.

3. Разработать итеративную стратегию улучшения промтов.

4. Узнать инструменты и шаблоны для быстрой отладки.

Цель урока: Осознать ключевые этические риски, связанные с использованием языковых моделей и промт-инжинирингом, и освоить принципы ответственного создания и применения промтов.

Ключевые вопросы урока:

1. Предвзятость (Bias) в ИИ: Откуда берется и как проявляется в ответах?

2. Распространение дезинформации и "галлюцинации".

3. Генерация вредоносного контента (Hate Speech, опасные инструкции).

4. Конфиденциальность данных: Какие риски?

5. Авторское право и интеллектуальная собственность.

6. Принципы ответственного промт-инжиниринга.

Цель урока: Познакомить слушателей с ключевыми перспективными направлениями в промт-инжиниринге, расширяющими возможности языковых моделей и меняющими способы взаимодействия с ИИ.

Ключевые направления:

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Доступ к актуальным и релевантным данным.

2. Агенты (Agents): Автономные ИИ-исполнители сложных задач.

3. Мультимодальность (Multimodality): Работа с текстом, изображениями, аудио, видео.

Цель урока: Научить слушателей систематизировать, оптимизировать и эффективно повторно использовать успешные промты путем создания личной или командной библиотеки шаблонов (templates) и сниппетов (snippets).

Ключевые вопросы урока:

1. Что такое шаблоны и сниппеты промтов? В чем разница?

2. Зачем создавать библиотеку промтов?

3. Как структурировать эффективный шаблон промта?

4. Где и как хранить библиотеку (простые и продвинутые методы)?

Цель урока:
Познакомить слушателей со специализированными инструментами для профессиональной работы с промтами. Научиться выбирать платформы для хранения, тестирования, версионирования и развертывания промтов.

Ключевые вопросы урока:

1. Зачем нужны специализированные инструменты?

2. Критерии выбора платформы.

3. Обзор топ-5 инструментов:

4. Сравнение возможностей.

5. Практическое применение.

Цель урока:
Научить слушателей применять промт-инжиниринг напрямую в популярных рабочих средах через встроенные ИИ-функции и плагины. Показать, как интегрировать ИИ в повседневные задачи без переключения между приложениями.

Ключевые вопросы урока:

1. Преимущества интеграции ИИ в рабочие инструменты.

2. Обзор ИИ-возможностей в популярных инструментах.

3. Практические кейсы использования.

4. Как применять промт-инжиниринг во встроенных ИИ-инструментах.

5. Ограничения и лучшие практики.

Цель урока:
Научить продвинутых пользователей взаимодействовать с ИИ через API для автоматизации задач. Объяснить принципы работы, инструменты и практическое применение на примере русскоязычных платформ.

Ключевые темы:

1. Что такое API и зачем это нужно?

2. Обзор API DeepSeek, GigaChat, YandexGPT.

3. Практика: Отправка запросов на Python.

4. Автоматизация реальных задач.

5. Безопасность и ограничения.

Цель урока:
Научиться создавать специализированных ИИ-ассистентов на двух самых популярных платформах в мире

Урок, который научит его думать как менеджер проектов, а не просто как исполнитель.

Мы на финишной прямой. Студент научился разбивать большую задачу на части, и теперь нам нужно научить его "продавать" результат своей работы. Это критически важный навык, который превращает хорошего специалиста в успешного.