Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do pokročilých možností Cursoru
- Seznámení s rozšiřitelností a architekturou Cursoru
- Přehled typů modelů umělé inteligence a jejich body integrace
- Příprava prostředí pro pokročilé přizpůsobení
Zásady efektivního inženýrství promptů
- Návrh promptů s důrazem na přesnost, konzistenci a adaptabilitu
- Strukturování hierarchie kontextu a vkládání proměnných do promptů
- Hodnocení výstupů z promptů a jejich postupné zdokonalování
Vytváření a správa šablon promptů
- Tvorba opakovaně použitelných šablon promptů pro celé týmy
- Verzování a správa repozitářů s šablonami promptů
- Integrace šablon promptů do systémů typu CI/CD
Propojení Cursoru s interními databázemi znalostí
- Připojení k API dokumentace a dalším interním zdrojům informací
- Začleňování oborově specifických poznatků do promptů určených pro AI
- Automatizace aktualizací a synchronizace dynamických dat
Ladění modelů umělé inteligence pro generování kódu v konkrétních oblastech
- Identifikace situací vhodných pro použití ladených modelů
- Shromažďování a třídění dat určených k ladění modelů
- Testování, validace a nasazení vlastních vyškolených modelů
Vývoj vlastních nástrojů a adaptérů
- Rozšiřování funkcí Cursoru pomocí API-bazovaných nástrojů
- Vytváření bezpečných adaptérů určených k využití v podnikovém prostředí
- Implementace vlastních akcí přímo v rámci editoru
Bezpečnost, řízení a optimalizace výkonu
- Zajištění bezpečného nakládání s kódem generovaným pomocí umělé inteligence
- Stanovení pravidel a filtrů pro kontrolu shody s požadavky
- Optimalizace výkonu a správy systémových zdrojů
Strategie budoucího rozvoje v oblasti umělé inteligence
- Posuzování nových funkcí a API nástrojů nabízených Cursorem
- Postupné ladění modelů a systematická správa celého životního cyklu promptů
- Tvorba vlastních interních řešení umožňujících dlouhodobý rozvoj technologií AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Dobrá znalost programování a softwarové architektury
- Praxe s nástroji pro kódování podporovanými umělou inteligencí a s API
- Znalost konceptů strojového učení nebo inženýrství promptů
Cílová skupina
- Inženýři umělé inteligence navrhující vlastní pracovní postupy pro AI
- Vývojáři nástrojů a platforem vytvářející interní vývojové prostředky
- Zkušení programátoři integrující modely umělé inteligence určené pro specifické oblasti využití
14 Hodiny