Prompt Engineer Kursu

Ders 1 • Anahtar Terminoloji ve Zihinsel Modeller

Kurs boyunca kullanılan temel kelime dağarcığını (sıcaklık, top-p, bağlam penceresi, halüsinasyon) tanımlar. Kesin istem analizi için ortak bir dil sağlar.

Ders 2 • İstemlerin Model Çıktısındaki Rolü

Girdi metninin, bağlam, çerçeveleme ve talimat netliği aracılığıyla model yanıtlarını nasıl şekillendirdiğini açıklar. İstem yapısını doğrudan çıktı kalitesine bağlar.

Ders 3 • Bir Disiplin Olarak İstem Mühendisliği

İstem mühendisliğini, yapay zeka iş akışları ve profesyonel roller içinde konumlandırır. Öğrenciler, bu becerinin kapsamını, sınırlamalarını ve yinelemeli doğasını anlar.

Ders 1 • Çıktı Belirleme Teknikleri

Model çıktı şeklini kontrol etmek için format yönergeleri, uzunluk kısıtlamaları ve yapısal şablonları kapsar. Çıktıların sonraki iş akışlarında hemen kullanılabilir olmasını sağlar.

Ders 2 • Temel İstem Bileşenleri

Talimat, bağlam, girdi verisi ve çıktı göstergesini dört ana yapı taşı olarak ayırır. Her bir bileşenin yanıt doğruluğuna nasıl katkıda bulunduğunu öğretir.

Ders 3 • Net Talimat Yazma

Talimat bileşeni içinde fiil seçimi, kapsam tanımı ve kısıtlama belirtmeye odaklanır. Belirsizliği ve hedef dışı yanıtları doğrudan azaltır.

Ders 4 • Zayıf İstemleri Teşhis Etme

Belirsiz, çelişkili veya eksik istem öğelerini tanımlamak için sistematik bir kontrol listesi sunar. Yinelemeli iyileştirme için gerekli olan teşhis alışkanlığını oluşturur.

Ders 1 • Düşünce-Zinciri İstemleme

Karmaşık görevlerde doğruluğu artırmak için adım adım akıl yürütmeyi ortaya çıkarmayı tanıtır. Akıl yürütme şeffaflığını, hata tespiti ve çıktı güvenilirliğine bağlar.

Ders 2 • Doğru Tekniği Seçme

İstemleme tekniğini görev türüne, karmaşıklığa ve kaynak kısıtlamalarına eşleştirmek için bir karar çerçevesi sağlar. Bölümü uygulamalı muhakeme ile sentezler.

Ders 3 • Sıfır-Atış İstemleme

Talimat hassasiyetini en üst düzeye çıkararak, örnekler olmadan doğru yanıtlar almayı öğretir. Diğer tüm yöntemlerin üzerine inşa edildiği temel tekniği oluşturur.

Ders 4 • Talimat Ayarı ve İstem Zincirleme

Tek bir çağrı için çok karmaşık olan görevleri halletmek için birden fazla istemin nasıl sıralanacağını öğretir. Gelişmiş uygulamalar için gerekli olan iş hattı düşüncesini oluşturur.

Ders 1 • Öz-Eleştiri ve Yinelemeli İyileştirme

Modele kendi çıktısını gözden geçirme ve iyileştirme talimatı veren istemleri öğretir. Tek veya çok turlu bir oturumda kapalı döngü kalite mekanizması oluşturur.

Ders 2 • Öz-Tutarlılık ve Çoğunluk Oylaması

Birden fazla bağımsız yanıt oluşturmayı ve bunları daha yüksek doğruluk için birleştirmeyi kapsar. İstatistiksel örneklemeyi, yüksek riskli görevlerde güvenilirlik iyileştirmesine bağlar.

Ders 3 • Belirsizlik ve Sınır Durumlarıyla Başa Çıkma

Öğrencileri, belirsiz girdileri ve beklenmeyen senaryoları zarifçe yöneten istemler tasarlamak için donatır. Üretim ortamlarında kırılgan istem davranışını azaltır.

Ders 4 • Düşünce-Ağacı ve Dallanmış Akıl Yürütme

Düşünce-zincirini, birden fazla geçerli yaklaşımı olan problemler için paralel akıl yürütme yollarına genişletir. Dallanmanın doğrusal akıl yürütme zincirlerinden ne zaman daha iyi performans gösterdiğini öğretir.

Ders 1 • Konuşma ve Müşteriye Yönelik İstemler

Bağlamı ve tonu koruyan sohbet robotları, sanal asistanlar ve destek temsilcileri için istemler tasarlar. Kullanıcı deneyimi ve yükseltme yönetimini ele alır.

Ders 2 • İçerik Oluşturma ve Metin Yazarlığı İstemleri

Pazarlama, editoryal ve yaratıcı içerik için ton ayarı, hedef kitle hedefleme ve format kontrolünü kapsar. İstem tasarımını marka ve iletişim hedeflerine bağlar.

Ders 3 • Araştırma ve Bilgi Sentezi İstemleri

Birden fazla kaynaktan veya perspektiften bilgi toplayan, karşılaştıran ve sentezleyen istemleri öğretir. Yapılandırılmış sorgulama yoluyla araştırma kalitesinde çıktı oluşturur.

Ders 4 • Veri Analizi ve Özetleme İstemleri

İçgörü çıkarma, belgeleri özetleme ve analitik çıktıları biçimlendirme için yapılandırılmış istemleri öğretir. Veri iş akışlarına entegre olan istemler oluşturur.

Ders 1 • Çok Turlu Konuşma Tasarımı

Tutarlılığı koruyan, kullanıcı niyetini takip eden ve dinamik olarak uyum sağlayan, tur bazlı istem tasarımını kapsar. Güvenilir konuşma yapay zeka ürünleri için iskeleyi oluşturur.

Ders 2 • Bağlam Penceresi Yönetimi

Uzun konuşmalarda, ilgili bilgiyi token sınırları içine sığdırma stratejilerini öğretir. Uzun oturumlarda hafıza kaybı ve bağlam bozulmasını doğrudan ele alır.

Ders 3 • Çok Turlu İstem Sistemlerini Test Etme

Konuşma istem sistemleri için simülasyon, kırmızı-takım ve regresyon testini tanıtır. Kullanıcıya yönelik ortamlarda dağıtımdan önce güvenilirliği sağlar.

Ders 4 • Sistem İstem Mimarisi

Sistem istemlerinin, kullanıcı turlarına göre yapısını, kapsamını ve yetkisini kapsar. Sistem düzeyindeki talimatların, sonraki tüm etkileşimleri nasıl yönettiğini belirler.

Ders 1 • İstem Başarı Metriklerini Tanımlama

Doğruluk, alaka düzeyi, tutarlılık ve görev tamamlama oranını ölçülebilir istem kalite boyutları olarak kapsar. Metrik seçimini belirli kullanım durumu gereksinimlerine bağlar.

Ders 2 • Yinelemeli İstem Optimizasyon İş Akışı

Sürekli istem iyileştirme için hipotez, test etme, analiz etme ve revize etme döngüsünü oluşturur. Değerlendirme bulgularını uygulanabilir yeniden tasarım adımlarına entegre eder.

Ders 3 • A/B Testi ve İstem Varyantları

İstatistiksel olarak anlamlı performans farklılıklarını belirlemek için istem varyantlarının kontrollü karşılaştırmasını kapsar. İstem optimizasyonu için titiz deney alışkanlıkları oluşturur.

Ders 4 • Manuel ve Otomatik Değerlendirme Yöntemleri

Ölçeklenebilir istem değerlendirmesi için insan inceleme rubriklerinin yanı sıra otomatik puanlama araçlarını öğretir. Değerlendirme derinliğini operasyonel verimlilikle dengeler.

Ders 1 • İstem Mühendisliğini Ekipler Arasında Ölçeklendirme

Çok ekipli istem geliştirme için yönetişim modellerini, stil kılavuzlarını ve iş birliği iş akışlarını kapsar. Kurumsal ölçekte istem operasyonları için organizasyonel yetenek oluşturur.

Ders 2 • Güvenlik, Önyargı ve Sorumlu Dağıtım

Üretim istemleri için önyargı denetimi, zararlı çıktı önleme ve şeffaflık gereksinimlerini ele alır. Etik tasarımı organizasyonel risk yönetimine bağlar.

Ders 3 • İstemleri Yapay Zeka Hatlarına Entegre Etme

İstemlerin üretimde API'lere, orkestrasyon çerçevelerine ve veri hatlarına nasıl bağlandığını öğretir. İstem tasarımını yazılım mühendisliği dağıtım uygulamalarıyla köprüler.

Ders 4 • Üretimde İstem Performansını İzleme

Canlı istem sistemleri için günlüğe kaydetme, uyarı verme ve sürüklenme tespitini kapsar. Kullanıcı davranışı ve model güncellemeleri geliştikçe istem kalitesinin korunmasını sağlar.