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AI Agent Development

Prompt Engineering: 完全ガイド

AI時代の開発者のための必須スキル、プロンプト設計能力を完璧にマスターしてください

  • yjm9505168574
이론 실습 모두
ai활용
prompt engineering
LLM
Python

こんなことが学べます

  • 効果的な Prompt Engineering 手法

  • 精度を高める Prompt Evaluation 戦略

  • 大規模言語モデル(LLM)のメカニズムをマスター

  • 高度なプロンプトテクニック活用法

急速に発展するAI時代、開発者としてあなたは生き残ることができますか

今日の開発の流れは、単純なWeb開発を超えてAI技術に急速に発展していますか

プロンプト設計はプロンプトエンジニアに任せることができます

今後開発者たちはコードを書くようにプロンプト設計する必要があるでしょう。先に進む開発者として成長することができるでしょう。

この講義を作った理由

  • Webが誕生して以来数多くの開発者たちはWeb開発に飛び込んで、その流れで新しい技術エコシステムを作り出してきました。

  • 私もAIアプリケーションを作ってみました。 単にモデルに質問して結果を受け取るのにとどまらず、欲しい答えを引き出すための「基本機」が必要だという事実を、この基本基こそ今後の開発者なら必ず備えなければならない力量です。

  • このような流れの中で、今後の時代を準備するための一つの準備物としてこの講義を企画しました。誕生したこの講義には、私が直接感じて悟ったもの、そして今後の開発者たちが必ず知っておきたい核心がすべて含まれています。


講義の特徴

📌 LLMとは、基本概念から高度なプロンプト技術まで、じっくり身につけており、しっかりした基本基盤に基づいて一段階ずつ実力を拡張できるように構成されています。

📌 Anthropic APIの連携とモデルパラメータの設定方法により、実際のサービス環境に直接適用できる実用的なノウハウを提供します。

📌プロンプトの設計法と評価手法を習得することで、希望する応答を正確に引き出す能力を持たせることができ、結果としてモデル活用の効率性を最大化します。

📌In -Context Learning、Decomposition、Self Criticism、Ensemblingなどの高度な技術により、複雑な問題を段階的に解決し、モデルの可能性を最大限に引き出す戦略を学ぶことができます。

📌 Flow EngineeringとAuto Prompt Engineeringを使用すると、プロンプトの設計、管理、自動化プロセスを最適化して、開発の生産性を最大化し、一貫した品質を維持するワークフローを構築できます。

📌約60以上の最新の論文を分析して適用した高度なプロンプトテクニックを通じて、この講義は最前線の研究成果に基づいた実用的な戦略を提示します。

こんな方におすすめです

AI時代を準備したいです。

LLMとPromptの設計を効果的に扱い、ビジネス価値につながる結果を引き出す技術を学びたい開発者

LLMベースのサービス品質を向上させたい。
モデルのパフォーマンスを最大化し、さまざまなプロンプト戦略でより良い結果を得たい開発者

新機能やアイデアを素早く検証したい

初期段階のサービスやプロトタイプをLLMで素早くテストし、可能性のあるアイデアを効率的に選別したい創業者

受講後は

  • LLMを単に呼び出すことを超えて、Promptを精巧に設計し、必要な答えを正確に引き出す能力を備えています。

  • さまざまなLLMモデルの理解に基づいて、状況と目的に合った最適なプロンプト戦略を選択できます。

  • 自動化されたプロンプト設計と会話フロー管理技術を習得し、複雑なサービス環境でも効率的で一貫した結果を得ることができます。

  • In-Context Learning、Self Criticism、Ensemblingなどの高度なテクニックにより、モデルの限界を克服し、サービス品質を一次元に引き上げることができます。

  • AI時代に備えた「プロンプト設計能力」を習得することで、市場で競争力のある開発者として成長できる確実な基礎を確保することになります。

このような内容を学びます。

Basic LLM Concepts:LLMとは何ですか?

LLMが単純な「テキスト予測器」に過ぎないと思いましたか?

Anthropic API Fundamentals:LLMとの会話、モデルパラメータの扱い

単に「APIを呼び出す」で終わりません。Anthropic APIを接続し、さまざまなパラメータを調整することでモデルのパフォーマンスと応答品質を手に入れる方法を見てください。

Prompt Engineering:正しい「指示文」を設計する

モデルに「わかりやすくして」と言うと、希望の答えを得るのは難しいです。

Advanced Prompt Techniques: In-Context Learning、Self Criticism、Ensemblingなど

モデルは単に回答だけではなく、自分で考え、点検し、さらに完成度の高い結果を生み出す高度な手法を扱います。

受講前の注意

練習環境

  • 講義はMacOSで説明します。

  • Code Editor は Cursor を使用します。

  • 練習では、AnthropicのClaudeモデルを使用していますが、講義全体でClaudeモデルのAPIを呼び出すには、コストが$ 10程度発生します。

学習資料

  • 講義で使用するファイルを共有します。

  • 講義制作時に参考にした論文のリンクをすべて共有します。

選手の知識

  • 基本的なPython文法

注意事項

  • 私の講義は、LLMとプロンプトの設計能力を実践的に活用したい人に適しています。 AI時代の背景知識と基礎概念の確立、そしてプロンプトエンジニアリングに関する基本理論に集中したい場合は、私の講義ではなく「最高のプロンプトエンジニアリング講義」という書籍をお勧めします。 (このおすすめは広告を受け取り、作成したものではありません。)


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIエンジニアとしてキャリアを始めたい人

  • AI開発分野で後れを取りたくない人

  • LLMを活用したAIプロジェクトを実践で適用したい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的な Python プログラミング知識(ループ文、条件文など)

こんにちは
です。

966

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回答

4.5

講座評価

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講座

안녕하세요.

저는 개발자면서 교육자로 신뢰할 수 있는 강의를 만들려고 노력하고 있습니다.

강의를 만들 땐 필요한 지식과 기술을 군더더기 없이 전달하는 정보 밀도 높은 콘텐츠를 제공하려고 합니다.

제가 관심있는 분야, 정말 의미 있다고 믿는 영역에만 강의를 만들며, 누구나 만들 수 있는 강의는 만들지 않습니다.

추가로 커리어리에서도 유용한 글들을 쓰고 있습니다. 

- (前) 카카오엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어

- (前) 카카오 Ground X 소프트웨어 엔지니어

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  • 구피님의 프로필 이미지
    구피

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    修正済み

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    100% 受講後に作成

    LLM을 기본적으로만 활용하다가 프롬프트를 상세하게 튜닝할 필요성이 생겨서 수강하게 되었습니다. 프롬프트를 작성하고, 개선할 수 있는 다양한 방법론을 이해할 수 있는 강의였습니다. LLM의 구조, 특징부터 시작해서 각 이론을 구체적으로 설명해주셔서 좋았습니다! 뻔하고 간단한 내용이 아니라 LLM을 제대로 활용해 결과물 품질을 끌어올리는 방법에 대한 내용을 담은 강의라 만족스러웠습니다. 감사합니다.

    • whseo님의 프로필 이미지
      whseo

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          • 끝없는초보님의 프로필 이미지
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            修正済み

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            50% 受講後に作成

            강의 중 코딩 하는 부분은 코드 제공도 안되고 아무런 설명도 없이 강사님 혼자 코딩하는 걸 빨리 감기 녹화로 돌려서 코딩 따라치기도 불가능하고, 너무 빨리 넘어가서 정지 타이밍 맞추기도 힘듭니다. 영상 속도를 매번 조정하는 것도 번거롭고요. 제공되는 강의 자료는 대부분 강의에 대한 요약 몇 줄이고, 이것도 중복 페이지가 다수입니다. 최종 페이지 하나면 될 것 같은 데 영상에서 설명하는 단계별로 하나씩 추가되는 게 전부 그대로 들어가 있습니다. 개념이 중요한 용어가 영어일 경우 발음은 알아 듣기 힘든데 강의 자료엔 안 쓰여있고 대부분 음성 녹음으로 진행이 되어서 강의 수강이 어렵습니다. ppt 한 페이지에 4-5줄 간략하게 써놓고 말로만 설명하고 넘어가고.. 수강 초반이지만 나중에라도 개선되면 좋겠습니다.

            ¥17,466

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