Хотите научиться "общаться" с Искусственным Интеллектом и получать от него именно то, что вам нужно? Устали от бесполезных или шаблонных ответов ChatGPT и аналогов? Откройте для себя мир промпт-инжиниринга. Это не просто набор команд, это настоящее искусство и наука эффективного общения с мощнейшими языковыми моделями современности. На нашем базовом, но захватывающем курсе вы узнаете секреты создания "магических" промптов, которые заставят ИИ работать на вас: генерировать креативный контент, писать код, анализировать данные, помогать в учебе и работе. Мы разберем реальные кейсы, покажем хитрости и техники, которые позволят вам перейти от простого пользователя к уверенному "дирижеру" нейросетей. Никакого сложного кода – только практика, эксперименты и раскрытие потенциала вашего AI-помощника! Станьте тем, кто умеет задавать правильные вопросы в эпоху Искусственного Интеллекта.
Этот курс – ваш первый шаг в увлекательную и стремительно развивающуюся область промпт-инжиниринга. Мы начнем с самых основ, объясняя простыми словами, как работают большие языковые модели и почему качество вашего запроса напрямую влияет на результат. Вы поймете, что создание эффективного промпта – это не случайность, а навык, основанный на понимании контекста, четкости формулировок, задании роли и формата для ИИ. Мы погрузимся в практические техники: от простых одношаговых запросов до более сложных методик, таких как few-shot prompting (обучение на примерах) или создание цепочек рассуждений (Chain-of-Thought). Вы научитесь не только получать желаемые ответы, но и критически оценивать их, распознавать ограничения моделей и обходить типичные проблемы. Курс построен на множестве практических примеров и упражнений с использованием популярных LLM. Вы будете экспериментировать с генерацией текстов разных стилей, созданием идей, решением логических задач и многим другим. Мы покажем, как этот навык может кардинально изменить вашу продуктивность и креативность, независимо от вашей основной профессии. Этот курс даст вам прочную базу и вдохновение для дальнейшего исследования безграничных возможностей общения с Искусственным Интеллектом.
Предварительные требования
• Уверенный пользователь ПК и интернета.
• Опыт взаимодействия (даже минимальный) с одним из популярных чат-ботов/LLM будет плюсом, но не обязателен.
• Желание экспериментировать и творчески подходить к решению задач.
• Навыки программирования НЕ требуются.
По окончании курса слушатели смогут:
• Объяснять: что такое промпт-инжиниринг, как (на базовом уровне) работают LLM и почему качество промпта критически важно.
• Формулировать: четкие, конкретные и контекстно-обогащенные запросы к различным языковым моделям.
• Применять: основные техники промптинга, включая задание роли, формата, ограничений, использование примеров (few-shot) и пошаговое мышление (CoT).
• Использовать LLM для: генерации разнообразного контента, суммирования текстов, мозгового штурма, помощи в обучении и решения других практических задач.
• Критически оценивать: ответы, генерируемые ИИ, выявлять потенциальные ошибки, галлюцинации и предвзятость.
• Итерировать и улучшать: систематически дорабатывать свои промпты для достижения лучших результатов.
• Понимать: базовые этические принципы и ограничения при работе с Искусственным Интеллектом.
• Чувствовать себя увереннее: взаимодействуя с LLM и используя их как мощный инструмент для повышения продуктивности и креативности.
Формат обучения:
Обучение проводится дистанционно по будням с 10 до 14 часов по Мск.
Цель курса:
• Познакомить с профессией: дать понимание, кто такой промпт-инженер и почему эта роль становится все более востребованной.
• Раскрыть принципы: объяснить фундаментальные принципы эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.
• Научить "говорить" с ИИ: сформировать практические навыки составления четких, контекстных и результативных запросов (промптов).
• Показать возможности: продемонстрировать широкий спектр задач, которые можно решать с помощью LLM при правильном подходе (от генерации текста до помощи в анализе).
• Развить критическое мышление: научить оценивать результаты работы ИИ, понимать его ограничения и потенциальные "ловушки" (галлюцинации, предвзятость).
Аудитория курса:
• Все, кто активно пользуется или хочет начать пользоваться большими языковыми моделями (LLM), такими как ChatGPT, YandexGPT, Claude, Gemini и др., и хочет получать от них максимум пользы.
• Контент-креаторы, маркетологи, копирайтеры, редакторы, желающие ускорить и улучшить создание текстов.
• Разработчики, аналитики, исследователи, которые хотят эффективно использовать LLM как инструмент для генерации идей, кода, анализа информации.
• Студенты и энтузиасты, интересующиеся современными AI-технологиями.
• Любой специалист, стремящийся автоматизировать рутинные задачи, связанные с текстом, или повысить свою креативность с помощью ИИ.
Модуль 1: Знакомство с миром LLM и основами промптинга (10 часов)
Темы:
• Что такое Большие Языковые Модели (LLM)? Интуитивное понимание, как они "думают" (без глубокой математики).
• Кто такой промпт-инженер и почему это важно?
• Обзор популярных LLM (ChatGPT, YandexGPT, Gemini, Claude и др.): интерфейсы, базовые возможности и отличия.
• Анатомия простого промпта: инструкция, вопрос, контекст.
• Первые шаги: формулирование четких и конкретных запросов.
• Итеративный подход: почему редко получается идеальный ответ с первого раза и как улучшать промпты.
• Основные ошибки новичков при общении с ИИ.
Практика:
• Регистрация и знакомство с интерфейсом одной или двух LLM.
• Написание первых промптов для решения простых задач (ответ на вопрос, краткое изложение).
• Эксперименты с изменением формулировок и наблюдение за результатами.
• Анализ "плохих" ответов и попытки их исправить.
Модуль 2: Ключевые техники эффективного промптинга (10 часов)
Темы:
• Сила контекста: как предоставление фоновой информации меняет ответ ИИ.
• Задание роли (Persona Prompting): "Представь, что ты..." – заставляем ИИ действовать в нужной манере.
• Установка ограничений: управление длиной, форматом (список, таблица, JSON), стилем и тоном ответа.
• Техника "Zero-Shot" (то, что делали раньше) vs "Few-Shot" Prompting: обучение ИИ на лету с помощью примеров прямо в запросе.
• Разбиение сложных задач на подзадачи в промпте.
• Важность использования четких глаголов и формулировок.
Практика:
• Создание промптов с явным указанием роли и аудитории.
• Генерация текстов в заданном формате и стиле.
• Практика Few-Shot Prompting на простых примерах (классификация тональности, генерация по образцу).
• Решение задачи, требующей нескольких шагов или уточнений в одном промпте.
Модуль 3: Применение промпт-инжиниринга для разных задач (10 часов)
Темы:
• Генерация контента: статьи, посты для соцсетей, email, слоганы (с учетом тона, стиля, ключевых слов).
• Суммаризация и рерайтинг: получение краткого содержания текстов, перефразирование.
• Мозговой штурм и генерация идей: использование ИИ как креативного партнера.
• Помощь в обучении: объяснение сложных тем простым языком, создание планов обучения.
• Работа с кодом (даже для непрограммистов): объяснение фрагментов кода, генерация простых скриптов (например, для Excel).
• Извлечение структурированной информации из неструктурированного текста.
• Техника Chain-of-Thought (CoT) – базовое применение: просим ИИ "думать вслух" для решения логических задач.
Практика:
• Генерация различных типов контента по заданным сценариям.
• Суммаризация новостных статей или научных текстов.
• Использование ИИ для генерации идей для проекта или мероприятия.
• Решение простых логических задач с помощью CoT.
• Извлечение данных (имена, даты, компании) из текста.
Модуль 4: Оценка результатов, этика и продвинутые концепции (10 часов)
Темы:
• Критическая оценка ответов ИИ: как проверять факты, выявлять "галлюцинации" (выдумки ИИ).
• Понимание и смягчение предвзятости (bias) в ответах LLM.
• Этические аспекты: плагиат, авторское право, конфиденциальность данных при работе с ИИ.
• "Дебаггинг" промптов: что делать, если ИИ упорно не понимает или дает неверный результат.
• Обзор более сложных техник (без глубокого погружения): ReAct, Self-Consistency и др.
• Инструменты для промпт-инженеров (обзорно).
• Будущее промпт-инжиниринга и взаимодействия с ИИ.
Практика:
• Анализ предоставленных ответов ИИ на предмет ошибок, галлюцинаций, предвзятости.
• Практика пошагового улучшения "плохого" промпта.
• Обсуждение этических дилемм на примерах.
Мини-проект: Решение комплексной задачи (например, создание контент-плана, исследование темы, планирование простого проекта) с использованием различных техник промптинга и критической оценкой результата.
