Návrh Školení
Den 1
Úvod do generativní AI a prompt engineeringu
- Co je to generativní AI a jak se liší od tradiční automatizace
- Role prompt engineeringu při tvarování kvality výstupu AI
- Přehled současného ekosystému nástrojů pro text, obrázek, zvuk a video
- Kde prompt engineering přináší podnikovou hodnotu
Základy AI modelů pro generování textu a obrázků
- Jak fungují velké jazykové modely a difuzní modely, vysvětleno srozumitelně
- Rozdíl mezi trénovacími daty, fine-tuningem a používáním promptů
- Silné stránky a limity přednastavených (pre-trained) modelů
- Proč architektura modelu ovlivňuje způsob psaní promptů
Srovnání předních AI asistentů
- Microsoft Copilot: Silné stránky v integraci s Microsoft 365, Word, Excel, Outlook a Teams, podpora enterprise dat; slabé stránky v kreativním rozsahu a hloubce úsudku ve srovnání s konkurencí
- Google Gemini: Silné stránky v nativní multimodalitě, integraci s Workspace, hledání v reálném čase; slabé stránky v konzistenci, regionální dostupnosti a dodržování instrukcí u složitých úloh
- ChatGPT: Silné stránky v zralosti ekosystému, vlastních GPT aplikacích, generování obrázků přes DALL-E, hlasovém módu; slabé stránky v faktické spolehlivosti bez grounded dat a přísnějších limitech prémiových funkcí
- Claude: Silné stránky v zpracování dlouhých kontextů, jemnějším úsudku, psaní delších textů a jasné analýze; slabé stránky v šíři ekosystému nástrojů a generování obrázků
- Výběr správného nástroje pro danou úlohu, cílovou skupinu nebo požadavky na compliance
- Srovnávací ukázka stejného promptu napříč všemi čtyři asistenty
Zásady účinného návrhu promptů
- Srozumitelnost, specifičnost a kontext jako tři pilíře dobrého promptu
- Strukturování instrukcí, tónu, formátu a omezení
- Časté chyby začátečníků a jak je rozpoznat
- Iterace od slabého promptu k vysoce výkonnému
Den 2
Zero-shot, one-shot a few-shot promptování
- Rozdíly mezi třemi přístupy a kdy každý z nich vyhovuje
- Čtení chování modelu a přizpůsobení příkladů podle toho
- Učení modelu nové úloze pomocí několika dobře vybraných vzorků
- Praktická cvičení v ChatGPT, Copilot, Gemini a Claude
Pokročilé techniky prompt engineeringu
- Podmínečné a kontextově vědomé prompty pro jemnější výstupy
- Přenos stylu, promptování s persona a kreativní směr
- Prompty s řetězcem myšlení (chain-of-thought) a postupným úsudkem
- Snižování halucinací, nejednoznačnosti a zkreslení v odpovědích
Few-shot fine-tuning bez kódu
- Co je few-shot fine-tuning a jak se liší od plného trénování modelu
- Přizpůsobení modelu pro nikovou úlohu pomocí promptů založených na příkladech
- Kdy je lepší věnovat se prompt engineeringu a kdy je investice do fine-tuningu účelnější
- Hodnocení kvality výstupu a iterativní vylepšování
Generování hyperrealistického textu
- Generování textu s kontrolovaným tónem, hlasem a délkou
- Tvorba dlouhých textů, shrnutí, reportů a strukturovaných dokumentů
- Udržování koherence napříč více kroky generování
- Kombinování vzorců promptů pro opakovatelné výsledky v souladu se značkou
Použití prompt engineeringu v podnikových pracovních postupech
- Automatizace běžného psaní, výzkumu a třídění informací
- Krátký pohled na případy užití pro zákaznickou podporu a chatbotty
- Návrh šablon promptů, které mohou týmy znovu použít bez nutnosti re-trainingu
- Kontrola kvality, logika eskalace a kontrolní body s lidskou účastí (human-in-the-loop)
Den 3
Generování a manipulace s obrázky
- Srovnání DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney a Leonardo AI
- Psaní promptů, které kontrolují styl, kompozici, osvětlení a subjekt
- Negativní prompty, vážení prvků a iterativní vylepšování
- Transformace obrázku na obrázek a úpravy prostřednictvím promptů
Zvuk a řeč s AI
- Generování přirozeně znějící řeči z textových promptů
- Klonování hlasu a syntéza na konceptuální úrovni
- Případové užití v tréninkovém obsahu, přístupnosti a marketingu
Tvorba video obsahu s generativní AI
- Přehled současných nástrojů pro převod textu na video a co mohou realisticky poskytnout
- Psaní scénáře a storyboarding pomocí posloupnosti promptů
- Kombinace AI vygenerovaného textu, obrázků, zvuku a videa do jednoho assetu
- Úpravy a vylepšování video výstupu vytvořeného AI
Multimodální AI a integrované pracovní postupy
- Jak multimodální modely sjednocují úsudky pro text, obrázek, zvuk a video
- Budování end-to-end obsahových pipeline bez psaní kódu
- Případové studie z marketingu, designu, výuky a reklamy
Etika, odpovědné použití a co přichází dál
- Zkreslení, autorská práva, atribuce a moderování obsahu
- Zásady ochrany osobních údajů a ochrany dat při používání generativních platforem
- Uvedení na pravou míru, transparentnost a důvěra u konečných zákazníků
- Vycházející nástroje, modely a trendy, na které se zaměřit v příštích 12 měsících
- Shrnutí a další kroky
Požadavky
Cílová skupina
Profesionálové v oblasti marketingu, komunikace a kreativy, kteří zkoumají AI asistovanou tvorbu obsahu. Týmů v obchodních operacích a na zákaznickém podporujícím pozicích, které se snaží automatizovat opakující se interakce prostřednictvím nástrojů řízených prompty. Začátečníci bez předchozích znalostí AI nebo programování, kteří chtějí strukturovaný vstup do světa generativní AI zaměřený na praktické nástroje.
Reference (2)
Interaktivní styl, cvičení
Tamas Tutuntzisz
Kurz - Introduction to Prompt Engineering
Přeloženo strojem
Skvělá sbírka zdrojů pro budoucí použití, styl vyučujícího (plný skvělého humoru a velmi podrobného obsahu)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kurz - Prompt Engineering for ChatGPT
Přeloženo strojem
