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.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în GPT-5 și capacitățile pentru dezvoltatori
- capacitățile cheie ale GPT-5, multi-modalitatea și funcțiile de agent;
- alegerea modelelor, înțelegerea prețurilor și limitărilor;
- considerații etice și guvernanta enterprise.
Prompting și design de sistem pentru output-uri fiabile
- modele de prompturi, mesaje de sistem și ingineria contextului;
- chain-of-thought vs. prompting concis și tehnici few-shot;
- testarea prompturilor și stabilirea criteriilor de acceptanță.
API-uri, SDK-uri și workflow-ul de dezvoltare locală
- apelarea API-urilor GPT-5, utilizarea SDK-urilor, autentificarea și gestionarea secretelor;
- dezvoltarea locală, mock-ul răspunsurilor și sandboxing;
- versioning, schemele request/response și gestionarea erorilor.
Construirea agenților și integrarea tool-urilor
- proiectarea arhitecturii sigure a agenților și a interfațelor de tool-uri;
- routing, oricestrare și strategii de fallback;
- rate-limits, controlul concurenței și considerațiile tranzacționale.
Testare, evaluare și validare
- suite de teste automate pentru prompturi și comportamente;
- red-teaming, fuzz testing și exemple adversariale;
- metrici pentru acuratețe, rată de halucinații și satisfacția utilizatorilor.
Deployment, monitorizare și observabilitate
- modele CI/CD pentru funcționalitățile bazate pe modele și canary releases;
- logging, tracing și telemetrie pentru observabilitate la nivel de prompt;
- alertare, considerații SLA și răspuns la incidente.
Securitate, confidențialitate și optimizarea costurilor
- gestionarea datelor, considerații PI/PHI și sanitizerizarea contextului;
- controlul accesului, auditare și puncte de control pentru compliance;
- optimizarea utilizării tokenilor, batching și strategii de caching.
Rezumat și pași următori
Cerințe
- înțelegerea a cel puțin unei limbi de programare, cum ar fi Python sau JavaScript;
- experiență în apelarea API-urilor REST sau a SDK-urilor;
- familiarizare de bază cu conceptele ML/AI și structurile de date JSON.
Public
- ingineri software;
- ingineri ML;
- ingineri DevOps / SRE.
Mărturii (2)
modul corect de a formula cerințele și de a include reguli de siguranță în instrucțiuni.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Curs - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Tradus de catre o masina
Capabil să se adapteze la sugestiile publicului - adică capabil să creeze un scenariu real de agent AI pe loc.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curs - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Tradus de catre o masina
