Kom i kontakt

Kursplan

Dag 1

Introduktion till Generativ AI och Prompt Engineering

  • Vad generativ AI är och hur det skiljer sig från traditionell automation
  • Prompt engineering:s roll för att forma kvaliteten på AI:s utdata
  • Översikt över det nuvarande ekosystemet av verktyg för text, bild, ljud och video
  • Var prompt engineering tillför affärsnytta

Grunderna i AI-modeller för text- och bildgenerering

  • Hur stora språkmodeller och diffusion-modeller fungerar, i enkla termer
  • Skillnaden mellan träningsdata, fine-tuning och prompting
  • För- och nackdelar med förtränade modeller
  • Varför modellarkitektur förändrar sättet vi skriver prompts

Jämförelse av ledande AI-assistenter

  • Microsoft Copilot, med styrkor i integration mot Microsoft 365, Word, Excel, Outlook och Teams-arbetsflöden, företagsdata-grundläggning, och svagheter i kreativt spektrum och resoningsdjup jämfört med konkurrenterna
  • Google Gemini, med styrkor i inbyggd multimodalitet, Workspace-integration, realtids-sökning-grundläggning, och svagheter i inkonsekvens, regional tillgänglighet och förmågan att följa instruktioner vid komplexa uppgifter
  • ChatGPT, med styrkor i ekosystemets mognad, anpassade GPTs, bildgenerering via DALL-E, röstläge, och svagheter i saklig tillförlitlighet utan grundläggning och striktare användningsbegränsningar på premiumfunktioner
  • Claude, med styrkor i hantering av långt sammanhang, nyanserad resonans, skrivande på längre format och tydlig analys, men med svagheter inom bredden på verktyksekosystemet och bildgenerering
  • Att välja rätt verktyg för en given uppgift, målgrupp eller compliance-krav
  • En sida-vid-sida-genomgång av samma prompt genom alla fyra assistenterna

Principer för effektiv promptdesign

  • Tydlighet, specifikitet och kontext som de tre pelarna för en bra prompt
  • Strukturera instruktioner, ton, format och begränsningar
  • Vanliga misstag som nybörjare gör och hur man identifierar dem
  • Iterera från en svag prompt till en högpresterande en

Dag 2

Zero-Shot, One-Shot och Few-Shot Prompting

  • Skillnaden mellan de tre metoderna och när respektive passar in
  • Läsa modellens beteende och justera exempel därefter
  • Lära en modell en ny uppgift genom att endast använda ett fåtal välvalda exempel
  • Praktiska övningar över ChatGPT, Copilot, Gemini och Claude

Avancerade teknik inom Prompt Engineering

  • Villkorade och kontextmedvetna prompts för nyanserade utdata
  • Stilöverföring, persona-prompting och kreativ ledning
  • Chain-of-thought och steg-för-steg resonans-prompting
  • Minska hallucinationer, tvetydighet och bias i svaren

Few-Shot Fine-Tuning utan kodning

  • Vad few-shot fine-tuning är och hur det skiljer sig från fullständig modellträning
  • Anpassa en modell till en nischad uppgift genom exempel-drivna prompts
  • När man bör använda prompt engineering och när fine-tuning skulle vara den bättre investeringen
  • Utvärdera utdata-kvalitet och iterativt förfinande

Hyperrealistisk Textgenerering

  • Generera text med kontrollerad ton, röst och längd
  • Produera innehåll på långt format, sammanfattningar, rapporter och strukturerade dokument
  • Upprätthålla koherens över flera steg i genereringen
  • Kombinera prompt-mönster för upprepbara resultat som är i linje med varumärket

Tillämpning av Prompt Engineering i affärsarbetsflöden

  • Automatisera rutinmässig utkastning, forskning och informationstriage
  • En kort titt på användningsområden för kundsupport och chattbotar
  • Designa prompt-mallar som team kan återanvända utan ny träning
  • Kvalitetskontroll, eskaleringslogik och kontrollpunkter med människan i loopen

Dag 3

Bildgenerering och Manipulering

  • Jämförelse av DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney och Leonardo AI
  • Skriva prompts som styr stil, komposition, belysning och subjekt
  • Negativa prompts, väggning och iterativt förfinande
  • Bild-till-bild-transformation och redigering genom prompts

Ljud och Tal med AI

  • Generera naturligt lådande tal från textprompter
  • Röstkloning och syntes på en konceptuell nivå
  • Användningsområden inom utbildningsinnehåll, tillgänglighet och marknadsföring

Videoinnehållsskapande med Generativ AI

  • Översikt över nuvarande text-till-video-verktyg och vad de realistiskt kan leverera
  • Manusförfattande och storyboarding genom promptsekvenser
  • Kombinera AI-genererad text, bild, ljud och video till ett enda innehåll
  • Redigering och förfining av AI-skapade videoutdata

Multimodal AI och Integrerade Arbetsflöden

  • Hur multimodala modeller förenar resonans kring text, bild, ljud och video
  • Bygga end-to-end-innehållspipelines utan att skriva kod
  • Case studies från verkligheten inom marknadsföring, design, utbildning och reklam

Eetik, Ansvarsfull Användning och Vad Som Kommer Näst

  • Bias, upphovsrätt, attribution och innehållsmoderation
  • Överväganden kring integritet och dataskydd vid användning av generativa plattformar
  • Offentliggörande, transparens och förtroende hos slutkunderna
  • Framväxande verktyg, modeller och trender att hålla utkik för under nästa 12 månader
  • Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

Målgrupp

Marknadsförings-, kommunikations- och kreativa yrkesutövare som utforskar AI-assisterad innehållsproduktion. Affärsverksamhets- och kundansvariga team som söker automatisera återkommande interaktioner via prompt-drivna verktyg. Nybörjare utan tidigare erfarenhet av AI eller programmering som vill ha en strukturerad, verktygsinriktad ingång till generativ AI.

 21 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (2)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier