Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în capacitățile avansate ale Cursorului
- Înțelegerea extensibilității și arhitecturii Cursorului
- Analiza tipurilor de modele AI și a punctelor de integrare
- Prepararea mediului pentru personalizări avansate
Principiile prompt engineering-ului eficient
- Designul prompturilor pentru precizie, consistență și adaptabilitate
- Structurarea ierarhiilor de context și injectarea variabilelor
- Evaluarea output-ului prompturilor și rafinarea iterațiilor
Construirea și gestionarea template-urilor de prompturi
- Crearea de template-uri de prompturi reutilizabile pentru echipe
- Versiune și mentenanță a depozitelor de template-uri
- Integrarea template-urilor de prompturi în pipeline-urile CI/CD
Integrarea Cursorului cu baze de cunoștințe interne
- Conectarea la API-uri de documentație și surse de date interne
- Incorporația cunoștințelor specifice domeniului în prompturi AI
- Automatizarea actualizărilor și sincronizării pentru date dinamice
Fine-tuning de modele pentru generare de cod specifică unui domeniu
- Identificarea cazurilor de utilizare pentru modele fine-tunuite
- Colectarea și curatarea dataset-urilor pentru fine-tuning
- Testarea, validarea și deploy-ul modelelor antrenate custom
Dezvoltarea tool-urilor și adapterilor custom
- Extinderea Cursorului cu tooling custom bazat pe API
- Crearea de adapteri securizați pentru fluxuri de lucru enterprise
- Implementarea de acțiuni custom în cadrul editorului
Securitate, guvernanță și optimizarea performanței
- Asigurarea procesării securizate a codului generat de AI
- Stabilirea de guardrails de politică și filtre de conformitate
- Optimizarea performanței și gestionarea resurselor
Strategii de dezvoltare AI gata pentru viitor
- Evaluarea funcțiilor și API-urilor emergente ale Cursorului
- Adoptarea unui fine-tuning continuu și a managementului ciclului de viață al prompturilor
- Construirea de framework-uri interne pentru o inginerie AI sustenabilă
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a programării și a arhitecturii software.
- Experiență cu tool-uri de codificare asistate de AI și API-uri.
- Cunoștințe despre conceptele de machine learning sau prompt engineering.
Public țintă
- Ingineri AI care proiectează fluxuri de lucru AI custom.
- Ingineri de platformă și tooling care construiesc tool-uri de dezvoltare interne.
- Dezvoltatori senior care integrează modele AI specifice pentru un domeniu.
14 Ore
