FF:DESB80 Prompt engineering - Course Information
DESB80 Introduction to prompt engineering
Faculty of ArtsSpring 2024
- 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