AI+Prompt Engineer™: Master AI Prompts - Elevate Your Engineering Skills Level 1

AI+Prompt Engineer™: Master AI Prompts - Elevate Your Engineering Skills Level 1

2ήμερο- Ώρες Διεξαγωγής: 18:00 - 21:15

Ημερομηνίες  Διεξαγωγής Διαδικτυακά:

11 - 12 Ιουνίου (κωδ. 09097502950)

Κόστος σεμιναρίου: 490€ ανά άτομο για την εκπαίδευση & την πιστοποίηση (αξίας 200$)

Δηλώστε Συμμετοχή

Γενικές Πληροφορίες

Το Πρόγραμμα Εκπαίδευσης και Πιστοποίησης AI+ Prompt Engineer™ σας εξοπλίζει με προηγμένες στρατηγικές για τη δημιουργία αποτελεσματικών προτροπών, τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων των μοντέλων και την ανάπτυξη καινοτόμων λύσεων τεχνητής νοημοσύνης. Το Πρόγραμμα Πιστοποίησης AI+ Prompt Engineer παρέχει βασικές δεξιότητες και γνώσεις για την κυριαρχία στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική προτροπών. Αυτό το πρόγραμμα καλύπτει θεμελιώδεις έννοιες τεχνητής νοημοσύνης, προηγμένες τεχνικές μηχανικής προτροπών και πρακτικές εφαρμογές, ενδυναμώνοντάς σας να παράγετε αποτελεσματικά αποτελέσματα.

Περιεχόμενο

Module 1: Foundations of Artificial Intelligence (AI) and Prompt Engineering

1.1 Introduction to Artificial Intelligence

1.2 History of AI

1.3 Machine Learning Basics

1.4 Deep Learning and Neural Networks

1.5 Natural Language Processing (NLP)

1.6 Prompt Engineering Fundamentals

Module 2: Principles of Effective Prompting

2.1 Introduction to the Principles of Effective Prompting

2.2 Giving Directions

2.3 Formatting Responses

2.4 Providing Examples

2.5 Evaluating Response Quality

2.6 Dividing Labor

2.7 Applying The Five Principles

2.8 Fixing Failing Prompts

Module 3: Introduction to AI Tools and Models

3.1 Understanding AI Tools and Models

3.2 Deep Dive into ChatGPT

3.3 Exploring GPT-4

3.4 Revolutionizing Art with DALL-E 2

3.5 Introduction to Emerging Tools using GPT

3.6 Specialized AI Models

3.7 Advanced AI Models

3.8 Google AI Innovations

3.9 Comparative Analysis of AI Tools

3.10 Practical Application Scenarios

3.11 Harnessing AI’s Potential

Module 4: Mastering Prompt Engineering Techniques

4.1 Zero-Shot Prompting

4.2 Few-Shot Prompting

4.3 Chain-of-Thought Prompting

4.4 Ensuring Self-Consistency in AI Responses

4.5 Generate Knowledge Prompting

4.6 Prompt Chaining

4.7 Tree of Thoughts: Exploring Multiple Solutions

4.8 Retrieval Augmented Generation

4.9 Graph Prompting and Advanced Data Interpretation

4.10 Application in Practice: Real-Life Scenarios

4.11 Practical Exercises

Module 5: Mastering Image Model Techniques

5.1 Introduction to Image Models

5.2 Understanding Image Generation

5.3 Style Modifiers and Quality Boosters in Image Generation

5.4 Advanced Prompt Engineering in AI Image Generation

5.5 Prompt Rewriting for Image Models

5.6 Image Modification Techniques: Inpainting and Outpainting

5.7 Realistic Image Generation

5.8 Realistic Models and Consistent Characters

5.9 Practical Application of Image Model Techniques

Module 6: Project-Based Learning Session

6.1 Introduction to Project-Based Learning in AI

6.2 Selecting a Project Theme

6.3 Project Planning and Design in AI

6.4 AI Implementation and Prompt Engineering

6.5 Integrating Text and Image Models

6.6 Evaluation and Integration in AI Projects

6.7 Engaging and Effective Project Presentation

6.8 Guided Project Example

Module 7: Ethical Considerations and Future of AI

7.1 Introduction to AI Ethics

7.2 Bias and Fairness in AI Models

7.3 Privacy and Data Security in AI

7.4 The Imperative for Transparency in AI Operations

7.5 Sustainable AI Development: An Imperative for the Future

7.6 Ethical Scenario Analysis in AI: Navigating the Complex Landscape

7.7 Navigating the Complex Landscape of AI Regulations and Governance

7.8 Navigating the Regulatory Landscape: A Guide for AI Practitioners

7.9 Ethical Frameworks and Guidelines in AI Development

Απευθύνεται σε

Αυτό το ολοκληρωμένο πρόγραμμα απευθύνεται σε επαγγελματίες που θέλουν να μάθουν πώς να αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να βελτιστοποιήσουν τα αποτελέσματά τους. Απευθύνεται σε κάθε επαγγελματία που θέλει να μάθει τις βέλτιστες πρακτικές για τη σχεδίαση αποτελεσματικών προτροπών που αξιοποιούν πλήρως τις δυνατότητες των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Οφέλη για το συμμετέχοντα

• Prompt Engineering Mastery: Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να γράφουν προτροπές για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό περιλαμβάνει την εκμάθηση της δημιουργίας προτροπών που κάνουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να ανταποκρίνονται, τη βελτιστοποίηση της δομής και της γλώσσας της προτροπής για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων, καθώς και την αντιμετώπιση προβλημάτων και την προσαρμογή των προτροπών για να αυξήσουν την απόδοση και την ποιότητα των αποτελεσμάτων του μοντέλου.
• Developing AI Architectural skills: Οι συμμετέχοντες θα μάθουν για τα εργαλεία και τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στη μηχανική προτροπών και στις σχετικές εργασίες. Αυτό περιλαμβάνει αρχιτεκτονικές τεχνητής νοημοσύνης, αλγορίθμους και πλαίσια για να τους βοηθήσουν να επιλέξουν και να εφαρμόσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για διάφορες εφαρμογές.
• Mastering Picture Model Techniques: Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να προεπεξεργάζονται δεδομένα εικόνας, να βελτιστοποιούν προκαθορισμένα μοντέλα εικόνας, να κατανοούν τις προβλέψεις του μοντέλου και να μεγιστοποιούν την απόδοση του μοντέλου για ταξινόμηση εικόνας, αναγνώριση αντικειμένων και σύνθεση εικόνων.
• Project-Based Learning skills: Οι συμμετέχοντες θα κατακτήσουν τη μηχανική προτροπών και τις έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικές εργασίες. Αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε πολλούς τομείς και καταστάσεις μέσω συνεργατικής εργασίας σε έργα, βελτιώνοντας τις δεξιότητές τους στην επίλυση προβλημάτων, την επικοινωνία και τη συνεργασία.

Προαπαιτούμενα συμμετοχής

• Κατανόηση των βασικών στοιχείων της τεχνητής νοημοσύνης και των πρακτικών εφαρμογών της χωρίς την ανάγκη τεχνικής εξειδίκευσης.
• Ανοιχτότητα σε δημιουργικές προσεγγίσεις για την παραγωγή νέων ιδεών και τη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την επίτευξη στόχων.
• Για τη διαδικασία πιστοποίησης, απαιτείται καλή γνώση της αγγλικής γλώσσας.

Σημείωση

Όλοι οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν πρόσβαση στην πλατφόρμα LMS του φορέα Πιστοποίησης, με όλο το εκπαιδευτικό υλικό, βίντεο, σχεδιαγράμματα, white papers, κουίζ, καθώς και τη διαδικασία πιστοποίησης και την πλατφόρμα τηλεπιτήρησης (tele-proctoring). Θα έχουν άμεση πρόσβαση στο υλικό και την ευκαιρία να προετοιμαστούν πιο αποτελεσματικά για τη διαδικασία πιστοποίησης.

Διαδικασία πιστοποίησης

Ενότητες: 7

Αριθμός ερωτήσεων: 50

Διάρκεια: 90 λεπτά

Επιτυχής βαθμολογία: 35/50 ή 70%

Μορφή: Online μέσω πλατφόρμας παρακολούθησης AI

Τύπος ερώτησης: Πολλαπλή επιλογή/πολλαπλή απάντηση

Όλοι οι Εκπαιδευόμενοι θα έχουν την ευκαιρία να πιστοποιηθούν ως AI+ Prompt Engineer™, μετά την επιτυχή ολοκλήρωση της σχετικής εξέτασης, η οποία θα διεξάγεται μέσω μιας πλατφόρμας προφορικής εξέτασης. Έτσι θα κερδίσουν ένα Σήμα για την επαγγελματική τους ανάπτυξη στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Μετά την επιτυχή ολοκλήρωση της πιστοποίησης AI+ Prompt Engineer™, οι συμμετέχοντες θα αποδείξουν την επάρκειά τους στις βασικές έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης, τις αρχές των αποτελεσματικών προτροπών, τη θεωρητική κατανόηση των εργαλείων και μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, τις τεχνικές μηχανικής προτροπών, τις έννοιες των μοντέλων εικόνας και τις ηθικές παραμέτρους στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι συμμετέχοντες θα έχουν αποκτήσει πρακτικές δεξιότητες μέσω των συνεδριών μάθησης που βασίζονται σε έργα και θα είναι εξοπλισμένοι για την εφαρμογή ηθικών πλαισίων στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η πιστοποίηση σηματοδοτεί την ικανότητα στην μηχανική προτροπών τεχνητής νοημοσύνης και προετοιμάζει τους συμμετέχοντες για ηθικές και καινοτόμες συνεισφορές στον τομέα.

Εισηγητής

Ο Κωνσταντίνος Σαλμάς είναι επαγγελματίας της Πληροφορικής με ισχυρό ακαδημαϊκό υπόβαθρο και πρακτική εμπειρία σε συστήματα πληροφορικής, ψηφιακές υποδομές και τεχνητή νοημοσύνη. Η εξειδίκευσή του επικεντρώνεται στη διαχείριση δεδομένων και γνώσης, ειδικά σε τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης όπως η βαθιά μάθηση και οι μετασχηματιστές. Κατά τη διάρκεια των σπουδών του στο Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών συνέγραψε μια δημοσιευμένη πτυχιακή εργασία, αποδεικνύοντας την ικανότητά του να μετατρέπει τη θεωρητική γνώση σε πρακτικά αποτελέσματα.
Ο Κωνσταντίνος έχει εργαστεί σε διάφορους ρόλους στον τομέα της πληροφορικής, μεταξύ άλλων ως IT Systems Manager στο Athens International College και ως Τεχνικός Σύμβουλος για ψηφιακές λύσεις εκδηλώσεων. Η εμπειρία του περιλαμβάνει ανάπτυξη πλήρους πακέτου και έργα ψηφιακού μετασχηματισμού.
Ως πιστοποιημένος εκπαιδευτής AI Certs (AICT), ο Κωνσταντίνος συνδυάζει τεχνική εξειδίκευση, διδακτική εμπειρία και στρατηγική σκέψη. Έχει επίσης διδάξει μαθητές στα μαθηματικά, τη φυσική και την επιστήμη των υπολογιστών για πάνω από πέντε χρόνια. Τα δυνατά του σημεία περιλαμβάνουν την ανάπτυξη λύσεων AI, την υποδομή IT και την αυτοματοποίηση διαδικασιών, με έμφαση στην προώθηση ευφυών συστημάτων σε σύγχρονα ψηφιακά περιβάλλοντα.

Δηλώστε Συμμετοχή