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LectureNotePrompt EngneeringPrompt Engneering

Prompt Engneering

 
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  1. 학문적인 이해 → 논문내용 체크
  2. 실제적으로 적용
  3. 실
  • 1. 시간: 서론 및 기초 이해
  • 주제: Prompt Engineering 소개
  • 내용:
    • Prompt Engineering의 정의 및 중요성
    • 인공지능과 언어 모델의 기본 개념 소개
    • Prompt Engineering의 역사적 배경 및 발전 과정
  • 2. 시간: 기초적인 Prompt 작성
  • 주제: Prompt 작성의 기초
  • 내용:
    • 효과적인 Prompt 작성을 위한 기본 원칙
    • 다양한 Prompt 유형 및 예시 소개
    • 실습: 간단한 Prompt 작성 및 분석
  • 3. 시간: 고급 Prompt 작성 기법
  • 주제: 고급 Prompt 작성 전략
  • 내용:
    • 창의적인 Prompt 작성을 위한 고급 전략 및 기술
    • 다양한 상황에 맞는 Prompt 작성 방법
    • 실습: 복잡한 요구사항에 맞는 Prompt 작성
  • 4. 시간: 인공지능과 상호작용
  • 주제: AI와의 효과적인 상호작용
  • 내용:
    • Prompt를 통한 AI의 반응 이해
    • 사용자의 의도와 AI의 출력 간의 관계
    • 실습: AI 반응 예측 및 분석
  • 5. 시간: 케이스 스터디
  • 주제: 실제 사례 분석
  • 내용:
    • 성공적인 Prompt Engineering 사례 소개
    • 실제 문제 해결을 위한 Prompt의 적용
    • 그룹 토론: 사례 분석 및 의견 교
  • 6. 시간: 문제 해결 전략
  • 주제: Prompt를 이용한 문제 해결
  • 내용:
    • 다양한 도메인에서의 Prompt 적용 사례
    • 창의적인 해결책 모색을 위한 전략
    • 실습: 특정 문제에 대한 Prompt 기반 해결책 개발
  • 7. 시간: 심화 주제 및 트렌드
  • 주제: 최신 트렌드 및 심화 주제
  • 내용:
    • Prompt Engineering의 최신 연구 및 발전 동향
    • 미래의 Prompt Engineering 전망
    • 토론: 업계 동향과 미래 전망
  • 8. 시간: 강의 정리 및 Q&A
  • 주제: 종합 정리 및 질의응답
  • 내용:
    • 강의 내용 요약 및 중요 포인트 재강조
    • 참가자들의 질문 및 답변 시간
    • 피드백 수집 및 강의 마무리

Zero-shot Prompting Few-shot Prompting

https://www.promptingguide.ai/kr 

이동화 교수님 강의 듣고 정리하기 링크드인에서 수집한것 정리하기 카카오톡 정리한것 모으

Probabilistic-Graphical-Models1. 시간: 서론 및 기초 이해