[systems.education] Промпт-инжиниринг для системных аналитиков (Зоя Степчева)

​ Промпт-инжиниринг для системных аналитиков [ Зоя Степчева] [systems.education] Воркшоп для тех, кто использует шаблонные промпты, теряя время на доработку результатов, и хочет научиться использовать потенциал LLM для автоматизации Цель обучения — Научиться создавать эффективные промпты для автоматизации задач, — Оптимизировать взаимодействие с ИИ, сократив время на рутинные процессы, — Научиться создавать LLM-агентов/ассистентов для управления знаниями Уровень Middle Для системных аналитиков Формат: воркшоп ■ Онлайн ■ Группа до 12 человек ■ Практика проходит в командах до 4 человек ■ Чередование теории, практики и обратной связи, индивидуальных домашних заданий Воркшоп — формат быстрого освоения мини-компетенций. Используем ■ OpenAI, DeepSeek, Qwen, Google Colab, ChatBase.CO, Flowise.ai, Github, Qdrant, n8n ■ Нужен аккаунт Google После воркшопа вы получите: ■ Опыт проектирования ■ Полезные материалы ■ Сертификат о прохождении воркшопа После воркшопа вы будете уметь: Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут. Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов) Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов Оценивать качество промптов на метриках Что вы получите по окончании воркшопа Вы будете знать: ■ Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике. ■ Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования. ■ Настройки LLM и ограничения использования. ■ Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.). ■ Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов). ■ Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений. ■ Методы оценки качества промптов. В вашей работе эти знания помогут: ■ Сократить время на создание технической документации на 40–60%. ■ В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования. Программа практического воркшопа Занятие 1 Знакомство с генеративным ИИ и инструментами Основы промпт-инжиниринга Основы NLP и LLM Выбор LLM для задачи Метрики оценки качества ответа LLM Промпты для AI-приложений Занятие 2 Продвинутые техники промпт-инжиниринга Техники промпт-инжиниринга для RAG Инструменты автоматизации процессов с помощью LLM Продолжительность: 8 часов 2 дня (сб, вс) 10:00-14:00 Мск