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 GPT-5 și Capacitățile pentru Dezvoltatori
- Capacitățile cheie ale GPT-5, multi-modalitate și funcționalități de agent
- Alegerea modelelor, înțelegerea prețurilor și limitelor
- Considerații etice și guvernanță enterprise
Prompting și Proiectare de Sistem pentru Rezultate Fiabile
- Modele de prompturi, mesaje de sistem și inginerie de context
- 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 Dezvoltare
- Apelarea API-urilor GPT-5, utilizarea SDK-urilor, gestionarea autentificării și a secretelor
- Dezvoltare locală, simularea răspunsurilor și sandboxing
- Versionare, scheme de cerere/răspuns și gestionarea erorilor
Construirea Agenților și Integrarea Instrumentelor
- Proiectarea arhitecturilor sigure pentru agenți și interfețe de instrumente
- Strategii de rutare, orchestră și fallback
- Limite de rată, controlul concurenței și considerații tranzacționale
Testare, Evaluare și Validare
- Suite de teste automate pentru prompturi și comportamente
- Red-teaming, testare fuzz și exemple adverse
- Metrici pentru acuratețe, rate de halucinație și satisfacția utilizatorilor
Implementare, Monitorizare și Observabilitate
- Modele CI/CD pentru funcționalități activate de modele și lansări canare
- Logging, tracing și telemetrie pentru observabilitate la nivel de prompt
- Alertare, considerente SLA și răspuns la incidente
Securitate, Confidențialitate și Optimizare a Costurilor
- Gestionarea datelor, considerente PI/PHI și sanitarizarea contextului
- Controlul accesului, auditarea și punctele de control pentru conformitate
- Optimizarea utilizării tokenilor, strategii de batching și caching
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoașterea a cel puțin unui limbaj de programare, cum ar fi Python sau JavaScript
- Experiență în apelarea API-urilor REST sau SDK-urilor
- Familiarizare de bază cu conceptele de ML/AI și structurile de date JSON
Publicul Țintă
- Ingineri software
- Ingineri ML
- Ingineri DevOps / SRE
14 Ore
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
