プロンプトエンジニアリング完全攻略
arigaram
この講義は、大規模言語モデル(LLM)や生成AIを効果的に活用するための核心技術であるプロンプトエンジニアリングを体系的に学習するコースです。 基礎理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべての方々に実質的な助けを提供します。
中級以上
prompt engineering
問題化(Problematization)は、問題提起、問題構成などとも訳される用語です。また、問題設定や問題定義と訳されることもあります。要望や常識といった既知の事実に対して新しい観点から疑問を投げかけ、問題を定義し、その問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はすべての開発の出発点であるべきですが、まだ開発分野では十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決するための計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。問題を解決するには、まず問題が明確に定義されていなければなりません。しかし、ほとんどの場合は曖昧な要望という形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要望を明確な問題へと変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、コラボレーションを円滑にし、ユーザーの真のニーズを正しく把握することができます。この講義では、実践的な事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練できるようサポートします。
受講生 36名
難易度 入門
受講期間 無制限
リクエスト、要求事項、ユーザーの反応、コードレビューの中に隠れた真の問題を見つける方法
本当の問題を問題定義文(プロブレム・ステートメント)の公式などを用いて、構造化された問題として表現する方法
問題の根本原因を見つける方法
現象から本質を洞察する「問題化」という哲学的概念
「問題化」を行うためのさまざまなツール
学習対象は
誰でしょう?
与えられた要求をそのまま実装するよりも、何が真の問題なのかを自ら思考し判断する力を養いたい開発者
曖昧な要求や意見の中でチームの方向性を定め、開発者と円滑にコミュニケーションを取りたいプランナー、デザイナー、PM/PO
667
受講生
35
受講レビュー
2
回答
4.5
講座評価
18
講座
ITが趣味であり、職業でもある人間です。
執筆、翻訳、アドバイザリー、開発、講義など、多岐にわたる経歴を持っています。
全体
73件 ∙ (17時間 49分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
3件
5.0
3件の受講レビュー
受講レビュー 330
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平均評価 5.0
受講レビュー 111
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平均評価 4.9
受講レビュー 2
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平均評価 4.5
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