Curso de aprimoramento de competências gerais de IA: entender a lógica interna dos grandes modelos, dominar prompts e a criação de agentes

Apresentação do curso: este curso parte da história do setor de IA e dos conceitos básicos de AIGC, explica os princípios internos de funcionamento dos grandes modelos e distingue as diferenças de uso entre modelos de raciocínio e modelos de instrução. O curso aprofunda a engenharia de prompts: ensina progressivamente prompts conversacionais, estruturados e superprompts, e decompõe técnicas práticas como o travamento e a reformulação; também explica os princípios dos agentes e como criá-los. O curso revisa os erros mais comuns no uso de ferramentas de IA e compartilha casos reais de aplicação do instrutor, ajudando os alunos a construir um pensamento de IA completo, planejar cientificamente sua rota pessoal de crescimento em IA e dominar habilidades gerais de AIGC reutilizáveis. Programa do curso: 01.01 Prefácio 02.02 Apresentação do instrutor 03.03 A trajetória do instrutor na IA: experiências e casos de cooperação 04.04 Estrutura do curso e inspiração de casos 05.05 Aquecimento dos casos 06.06 Interação e declaração 07.07 Alguns conceitos de AIGC 08.08 A história dos dois gigantes da IA 09.09 Como a tecnologia de IA orienta o desenvolvimento das ferramentas de IA 10.10 Entender a situação atual e se planejar corretamente 11.11 Planejamento do desenvolvimento sustentável da IA 12.12 Princípios centrais de funcionamento dos grandes modelos 13.13 Diferenças de uso entre modelos de raciocínio e modelos de instrução 14.14 Como começar a usar ferramentas de IA 15.15 Prólogo da engenharia de prompts 16.16 O que é engenharia de prompts 17.17 Prompts – Conversa 18.18 Prompts – Uso de prompts estruturados 19.19 Prompts – Uso de superprompts 20.20 As palavras you e me nos prompts 21.21 Técnicas de uso preciso de prompts – Prólogo 22.22 Técnicas de uso preciso de prompts – Técnica de travamento 23.23 Técnicas precisas de prompts – Técnica de decomposição 24.24 Técnicas precisas de prompts – Técnica de decomposição – Geração de imagens 25.25 O mecanismo oculto da decomposição 26.26 Técnicas precisas de prompts – Reformulação e antiensino 27.27 Análise de truques práticos – Pesquisa online 28.28 Erros no uso de ferramentas de IA 29.29 Prompts – Uso de prompts ultraestruturados [markdown] 30.30 Complemento – Uso de prompts de raciocínio 31.31 Introdução aos agentes 32.32 Ensino de criação de agentes 33.33 Conclusão e incentivo