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 learn!

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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Based on the composition and content from the above source, I have [supplemented] necessary content, deleted unnecessary content, and added extensive additional explanations according to the MIT license granted by the author (please refer to the content below)(If there are any parts that may infringe on copyright, please let me know and I will immediately modify or delete those parts). Therefore, please note that this lecture is subject to copyright protection, separate from the original book's copyright permission agreement.

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

Curriculum

All

86 lectures ∙ (10hr 0min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Prompt Engineering Introduction

6 lectures ∙ (3hr 40min)

Section 2. Prompt Engineering Techniques I (Techniques)

5 lectures ∙ (3hr 10min)

Section 3. (Publishing in Progress) Prompt Engineering Techniques II (Techniques)

6 lectures ∙ (2hr 29min)

12. (Scheduled) Lesson 3-1. Prompt Chaining
13. Lesson 3-2. ToT Prompting (Tree of Thoughts Prompting)
01:10:41
14. (Scheduled) Lesson 3-3. Retrieval Augmented Generation
15. Lesson 3-4. Automatic Reasoning and Tool-use (ART: Automatic Reasoning and Tool-use)
34:33
16. Lesson 3-5. Active Prompt (AP: Active-Prompt)
44:30
17. (Scheduled) Lesson 3-6. Automatic Prompt Engineer (APE: Automatic Prompt Engineer)

Section 4. (Publishing in Progress) Prompt Engineering Techniques III (Techniques)

5 lectures ∙ (39min)

Section 5. (Scheduled) Applications

6 lectures

Section 6. (Scheduled) Prompt Collection (Prompt Hub) I

6 lectures

Section 7. (Scheduled) Prompt Collection (Prompt Hub) II

6 lectures

Section 8. (Scheduled) Major Language Model Research (Models) I

5 lectures

Section 9. (Scheduled) Major Language Model Research (Models) II

6 lectures

Section 10. (Scheduled) Risks and Misuse

3 lectures

Section 11. (Scheduled) [Supplementary] Advanced Prompt Engineering Techniques I (Techniques)

5 lectures

Section 12. (Scheduled) [Supplementary] Advanced Prompt Engineering Techniques II (Techniques)

6 lectures

Section 13. (Scheduled) [Supplementary] Advanced Prompt Engineering Techniques III (Techniques)

5 lectures

Section 14. (Scheduled) [Supplementary] Code Implementation of Prompt Engineering Techniques I (Techniques)

5 lectures

Section 15. (Scheduled) [Supplementary] Code Implementation of Prompt Engineering Techniques II (Techniques)

6 lectures

Section 16. (Scheduled) [Supplementary] Code Implementation of Prompt Engineering Techniques III (Techniques)

5 lectures

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