Промпт-инжиниринг для системных аналитиков [ Зоя Степчева] [systems.education]
Воркшоп для тех, кто использует шаблонные промпты, теряя время на доработку результатов, и хочет научиться использовать потенциал LLM для автоматизации
Цель обучения
— Научиться создавать эффективные промпты для автоматизации задач,
— Оптимизировать взаимодействие с ИИ,
сократив время на рутинные процессы,
— Научиться создавать LLM-агентов/ассистентов для управления знаниями
Уровень Middle
Для системных аналитиков
Формат: воркшоп
■ Онлайн
■ Группа до 12 человек
■ Практика проходит в командах до 4 человек
■ Чередование теории, практики и обратной связи, индивидуальных домашних заданий
Воркшоп — формат быстрого освоения мини-компетенций.
Используем
■ OpenAI, DeepSeek, Qwen, Google Colab, ChatBase.CO, Flowise.ai, Github, Qdrant, n8n
■ Нужен аккаунт Google
После воркшопа вы получите:
■ Опыт проектирования
■ Полезные материалы
■ Сертификат о прохождении воркшопа
После воркшопа вы будете уметь:
Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут.
Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python
Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS
Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов)
Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов
Оценивать качество промптов на метриках
Что вы получите по окончании воркшопа
Вы будете знать:
■ Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике.
■ Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования.
■ Настройки LLM и ограничения использования.
■ Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.).
■ Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов).
■ Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений.
■ Методы оценки качества промптов.
В вашей работе эти знания помогут:
■ Сократить время на создание технической документации на 40–60%.
■ В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования.
Программа практического воркшопа
Занятие 1
Знакомство с генеративным ИИ и инструментами
Основы промпт-инжиниринга
Основы NLP и LLM
Выбор LLM для задачи
Метрики оценки качества ответа LLM
Промпты для AI-приложений
Занятие 2
Продвинутые техники промпт-инжиниринга
Техники промпт-инжиниринга для RAG
Инструменты автоматизации процессов с помощью LLM
Продолжительность: 8 часов
2 дня (сб, вс)
10:00-14:00 Мск
16 000 руб. — для частных лиц
20 000 руб. — для компаний
Скачать:
Воркшоп для тех, кто использует шаблонные промпты, теряя время на доработку результатов, и хочет научиться использовать потенциал LLM для автоматизации
Цель обучения
— Научиться создавать эффективные промпты для автоматизации задач,
— Оптимизировать взаимодействие с ИИ,
сократив время на рутинные процессы,
— Научиться создавать LLM-агентов/ассистентов для управления знаниями
Уровень Middle
Для системных аналитиков
Формат: воркшоп
■ Онлайн
■ Группа до 12 человек
■ Практика проходит в командах до 4 человек
■ Чередование теории, практики и обратной связи, индивидуальных домашних заданий
Воркшоп — формат быстрого освоения мини-компетенций.
Используем
■ OpenAI, DeepSeek, Qwen, Google Colab, ChatBase.CO, Flowise.ai, Github, Qdrant, n8n
■ Нужен аккаунт Google
После воркшопа вы получите:
■ Опыт проектирования
■ Полезные материалы
■ Сертификат о прохождении воркшопа
После воркшопа вы будете уметь:
Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут.
Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python
Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS
Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов)
Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов
Оценивать качество промптов на метриках
Что вы получите по окончании воркшопа
Вы будете знать:
■ Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике.
■ Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования.
■ Настройки LLM и ограничения использования.
■ Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.).
■ Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов).
■ Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений.
■ Методы оценки качества промптов.
В вашей работе эти знания помогут:
■ Сократить время на создание технической документации на 40–60%.
■ В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования.
Программа практического воркшопа
Занятие 1
Знакомство с генеративным ИИ и инструментами
Основы промпт-инжиниринга
Основы NLP и LLM
Выбор LLM для задачи
Метрики оценки качества ответа LLM
Промпты для AI-приложений
Занятие 2
Продвинутые техники промпт-инжиниринга
Техники промпт-инжиниринга для RAG
Инструменты автоматизации процессов с помощью LLM
Продолжительность: 8 часов
2 дня (сб, вс)
10:00-14:00 Мск
16 000 руб. — для частных лиц
20 000 руб. — для компаний
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться