Complete Mastery of Prompt Engineering

This course is a systematic learning process for prompt engineering, which is a core technology for effectively utilizing large language models (LLMs) or generative artificial intelligence. It covers a wide range of topics from basic theory to practical techniques, as well as the latest application cases and security/ethical issues, providing practical help to LLM-based service developers, data scientists, and AI planners alike.

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arigaram

AI 활용법

prompt engineering

What you will gain after the course

Developers and planners looking to apply LLMs like ChatGPT to research or work
Entrepreneurs and business owners interested in AI-based services
Researchers and academics who want to leverage LLM extensively for writing research papers and other academic work

MIT License

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

Curriculum

All

97 lectures ∙ (13hr 51min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. [Basic Theory] Introduction to Prompt Engineering

6 lectures ∙ (3hr 40min)

Section 2. # [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques --> 1.

5 lectures ∙ (3hr 10min)

Section 3. (Publishing in Progress) [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques → 2.

2 lectures ∙ (1hr 54min)

12. # Lesson 3-1. Prompt Chaining
44:07
13. Lesson 3-2. ToT Prompting (Audio Quality Improvement Planned)
01:10:41

Section 4. [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques --> 3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

12 lectures

Section 5. [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques --> 4.

3 lectures ∙ (1hr 44min)

Section 6. (Publishing in Progress) [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques → 5.

4 lectures ∙ (3hr 21min)

Section 7. (Scheduled) [Basic Theory] Prompt Engineering Techniques → 6. Graph of Thoughts Prompting

1 lectures

Section 8. (Scheduled) [Basic Theory] Applications

6 lectures

Section 9. (Scheduled) [Basic Theory] Prompt Collection (Prompt Hub) --> 1.

6 lectures

Section 10. (Scheduled) [Basic Theory] Prompt Collection (Prompt Hub) --> 2.

6 lectures

Section 11. (Scheduled) [Basic Theory] Major Language Model Research (Models) --> 1.

5 lectures

Section 12. (Scheduled) [Basic Theory] Major Language Model Research (Models) --> 2.

6 lectures

Section 13. (Scheduled) [Basic Theory] Risks and Misuse

3 lectures

Section 14. (Scheduled) [Advanced Theory] Advanced Theory of Prompt Engineering Techniques --> 1.

5 lectures

Section 15. (Scheduled) [Advanced Theory] Advanced Theory of Prompt Engineering Techniques --> 2.

6 lectures

Section 16. (Scheduled) [Advanced Theory] Advanced Theory of Prompt Engineering Techniques --> 3.

5 lectures

Section 17. (Scheduled) [Code Implementation] Prompt Engineering Technique Implementation Practice --> 1.

5 lectures

Section 18. (Scheduled) [Code Implementation] Prompt Engineering Technique Implementation Practice --> 2.

6 lectures

Section 19. (Scheduled) [Code Implementation] Prompt Engineering Techniques Implementation Practice --> 3.

5 lectures

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