Description
Cette formation sur le Prompt Engineering vise à améliorer l’interaction avec les modèles d’intelligence artificielle. Elle aborde les principes fondamentaux de cette technique, ainsi que des exemples d’applications dans divers domaines. Les participants apprendront à concevoir des prompts efficaces et à formuler des requêtes précises pour obtenir des réponses pertinentes. Des exercices pratiques permettront d’expérimenter avec des modèles d’IA, suivis d’une analyse des résultats. Ce programme s’adresse à toute personne souhaitant optimiser l’utilisation des modèles d’IA dans ses projets.
Objectifs
- Comprendre les principes fondamentaux du Prompt Engineering
- Concevoir des prompts efficaces pour dialoguer avec des modèles d’IA
- Formuler des requêtes et des réponses de manière précise
- Expérimenter avec différentes approches de Prompt Engineering
- Obtenir des résultats optimaux
- Analyser les avantages et les limites du Prompt Engineering dans le dialogue avec des IA
- Développer une stratégie d’utilisation du Prompt Engineering adaptée à vos besoins spécifiques
Récapitulatif
Public
Tout public
Prérequis
Connaissances de base en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
Compréhension des concepts de base du traitement du langage naturel
Familiarité avec l’utilisation d’outils de traitement de texte et de programmation est un plus mais n’est pas obligatoire
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d’un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d’une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d’une formation sur site Entreprise, le client s’engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard…) au bon déroulement de l’action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l’issue de la formation
Programme détaillé
Accueil et introduction
- Présentation de la formation et des objectifs
- Tour de table et attentes des participants
Le prompt engineering
- Concepts fondamentaux du Prompt Engineering
- Son rôle dans la formulation de requêtes efficaces pour les modèles d’IA
- Exemples d’utilisation dans différents domaines
Conception de prompts efficaces
- Principes de formulation de prompts
- Prompts optimisés qui maximisent la pertinence et la précision des réponses des modèles d’IA
- Présentation d’exemples concrets de prompts adaptés à différents types de tâches et de contextes d’application
Formulation de requêtes et de réponses
- Techniques pour formuler des requêtes précises et des réponses pertinentes
- Exploration des techniques avancées pour structurer les requêtes
- Exercices pratiques de formulation de requêtes et de réponses
- Session interactive où les participants pratiquent la formulation de requêtes et d’évaluations des réponses avec des modèles d’IA
Expérimentation avec le prompt engineering
- Utilisation de prompts pour dialoguer avec des modèles d’IA pré-entraînés
- Analyse des résultats et ajustement des prompts
- Analyser les performances des prompts
- Ajuster les stratégies en fonction des résultats observés
Avantages et les limites
- Échange sur les bénéfices et les défis du Prompt Engineering
- Avantages stratégiques et limites potentielles du Prompt Engineering dans divers contextes d’application
- Maximiser l’efficacité du Prompt Engineering dans vos projets
- Améliorer la qualité des interactions avec les modèles d’IA
Conclusion et clôture
- Récapitulation des apprentissages
- Distribution de ressources complémentaires