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 (2 zile)
Schița de curs
Introducere în GPT-5 și capabilitățile pentru developeri
- Capabilitățile cheie ale GPT-5, multi-modalitatea și funcționalitățile de agenți
- Alegerea modelelor, înțelegerea prețurilor și a limitelor
- Considerente etice și guvernanță enterprise
Prompting și design de sistem pentru rezultate fiabile
- Tipare de prompturi, mesaje de sistem și ingineria contextului
- Chain-of-thought vs. prompting concis și tehnici few-shot
- Testarea prompturilor și stabilirea criteriilor de acceptare
API-uri, SDK-uri și flux de lucru local pentru development
- Apelarea API-urilor GPT-5, utilizarea SDK-urilor, autentificare și gestionarea secretelor
- Dezvoltare locală, simularea răspunsurilor și sandboxing
- Versionare, scheme de request/response și gestionarea erorilor
Construirea agenților și integrări de unelte
- Proiectarea arhitecturilor sigure pentru agenți și a interfețelor pentru unelte
- Rutare, orchestrare și strategii de fallback
- Rate-limituri, controlul concurenței și considerații tranzacționale
Testare, evaluare și validare
- Suita de teste automatizate pentru prompturi și comportamente
- Red-teaming, fuzz testing și exemple adverse
- Metrici pentru acuratețe, rata de halucinații și satisfacția utilizatorilor
Deployment, monitorizare și observabilitate
- Tipare CI/CD pentru funcționalități bazate pe modele și lansări canary
- 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 sanitizarea contextului
- Controlul accesului, auditare și puncte de verificare pentru conformitate
- Optimizarea utilizării tokenurilor, batching și strategii de caching
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea a cel puțin unui limbaj de programare, precum Python sau JavaScript
- Experiență în apelarea de API-uri REST sau SDK-uri
- Familiaritate de bază cu conceptele ML/AI și structurile de date JSON
Public țintă
- Ingineri software
- Ingineri ML
- Ingineri DevOps / SRE
Mărturii (1)
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
