FF:DESB80 Prompt engineering - Course Information

DESB80 Introduction to prompt engineering

Extent and Intensity

0/2/0. 3 credit(s). Type of Completion: z (credit).

Teacher(s)

Mgr. Josef Šlerka (lecturer)
PhDr. Ladislava Zbiejczuk Suchá, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Simona Kramosilová (seminar tutor)

Guaranteed by

PhDr. Ladislava Zbiejczuk Suchá, Ph.D.
Department of Information and Library Studies – Faculty of Arts
Contact Person: Mgr. Alice Lukavská
Supplier department: Department of Information and Library Studies – Faculty of Arts

Timetable

Thu 29. 2. to Thu 23. 5. each odd Thursday 15:00–16:40 Virtuální místnost

Prerequisites (in Czech)

Žadné zvláštní předpoklady.

Course Enrolment Limitations

The course is only offered to the students of the study fields the course is directly associated with.

fields of study / plans the course is directly associated with

there are 11 fields of study the course is directly associated with, display

Course objectives (in Czech)

Studenti si osvojí klíčové koncepty a teorie stojící za vývojem a aplikací prompt engineeringu v kontextu generativní umělé inteligence a strojového učení. Kurz si klade za cíl vybavit účastníky praktickými dovednostmi v oblasti vytváření efektivních promptů pro různé typy AI modelů, s důrazem na generativní textové modely. Studenti se naučí, jak navrhovat, testovat a iterativně zlepšovat prompty pro konkrétní účely. Dále budou podněcováni k zamyšlení nad etickými, sociálními a právními důsledky používání technologií AI, s důrazem na to, jak mohou být prompty použity k mitigaci biasů a zvýšení transparentnosti a spravedlnosti. Předmět podporuje studenty v experimentování a inovaci v oblasti prompt engineering, s cílem rozvíjet nové metody a přístupy, které mohou vést k lepším výsledkům a efektivnějšímu využití AI. Studenti se naučí, jak kriticky analyzovat výstupy generované AI, hodnotit účinnost různých promptů a strategií, a identifikovat potenciální problémy a oblasti pro zlepše

Learning outcomes (in Czech)

Po absolvování předmětu bude studující schopen:

Definovat a vysvětlit základní principy a koncepty prompt engineering, včetně historie, vývoje a současného stavu technologie v oblasti umělé inteligence a strojového učení.

Navrhovat, implementovat a testovat efektivní prompty pro specifické účely, včetně generování textu, automatizovaných odpovědí na otázky a dalších aplikací, s použitím aktuálních nástrojů a technologií.

Analyzovat a hodnotit výstupy AI modelů s ohledem na jejich kvalitu, relevanci a přesnost, a provádět iterativní zlepšování na základě zpětné vazby.

Syllabus (in Czech)

• Osnova předmětu
• 1. Úvod do LLM a základy prompt Engineeringu
• Jak funguje LLM (Large Language Models) a jejich význam
• Základní principy Prompt Engineering: Co to je a proč je důležité
• Přehled různých LLM (GPT-3.5/4, Mixtral, Gemini, atd.)
• 2. Techniky a taktiky prompting
• Taxonomie technik promptingu
• Zero-shot a Few-shot, In-Context Learning
• Zlepšení spolehlivosti a efektivity promptů
• 3. Pokročilé techniky
• Chain of Thought Prompting a Self-Reflection
• ReAcT Prompting Framework
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 4. Aplikace a Nástroje
• Vytváření LLM-poháněných agentů a personalizovaných chatbotů
• Funkční volání a použití nástrojů
• 5. Bezpečnost a etika
• AI bezpečnost
• Adversarial attack, jailbreaking a prompt injection
• přístupy k řešení etických dilemat a omezení
• 6. Případové studie

Teaching methods (in Czech)

Interaktivní online výuka podpořená společnou prací na případových studiích ve skupinách.

Assessment methods (in Czech)

Skupinová práce na výzkumu současného stavu generativní AI jako například aplikace a porovnání výstupů z různých typů volně dostupných jazykových modelů. Výzkumy pak budou prezentovány na společné webové stránce.

Language of instruction

Czech

Further Comments

Study Materials
The course is taught annually.

• Enrolment Statistics (recent)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/course/phil/spring2024/DESB80