Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în GPT-5 și capabilitățile pentru dezvoltatori
- Capabilitățile cheie ale GPT-5, multi-modalitatea și funcționalitățile pentru agenți
- Alegerea modelelor, înțelegerea prețurilor și a limitelor
- Considerații etice și guvernanță enterprise
Prompting și proiectarea sistemului pentru rezultate fiabile
- Tipare de prompturi, mesaje de sistem și ingineria contextului
- Chain-of-thought vs. prompting concis și tehnici few-shot
- Testarea prompturilor și stabilirea criteriilor de acceptanță
API-uri, SDK-uri și flux de lucru local de dezvoltare
- Apelarea API-urilor GPT-5, utilizarea SDK-urilor, autentificare și gestionarea secretelor
- Dezvoltare locală, simularea răspunsurilor și sandboxing
- Versionare, scheme de request/response și gestionarea erorilor
Construirea agenților și a integrărilor cu instrumente
- Proiectarea arhitecturilor sigure pentru agenți și a interfețelor pentru instrumente
- Strategii de rutare, orchestrare și fallback
- Rate-limits, controlul concurenței și considerații tranzacționale
Testare, evaluare și validare
- Suite de testare automată pentru prompturi și comportamente
- Red-teaming, fuzz testing și exemple adversariale
- Metrici pentru acuratețe, rate de halucinație și satisfacția utilizatorilor
Deployment, monitorizare și observabilitate
- Tipare CI/CD pentru funcționalități bazate pe modele și lansări canary
- Logging, tracing și telemetrie pentru observabilitate la nivel de prompt
- Alertare, considerații SLA și răspuns la incidente
Securitate, confidențialitate și optimizarea costurilor
- Gestionarea datelor, considerații PI/PHI și sanitizarea contextului
- Controlul accesului, auditare și puncte de verificare pentru conformitate
- Optimizarea utilizării tokenilor, batching și strategii de caching
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea a cel puțin unui limbaj de programare, precum Python sau JavaScript
- Experiență în apelarea API-urilor REST sau a SDK-urilor
- Familiaritate de bază cu concepte de ML/AI și structuri de date JSON
Public țintă
- Ingineri software
- Ingineri ML
- Ingineri DevOps / SRE
Mărturii (1)
Capabil să se adapteze la sugestiile publicului - adică capabil să creeze un scenariu real de agent AI pe loc.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curs - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Tradus de catre o masina
