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課程時長 14 時間：
課程簡介
GPT-5 與開發者功能簡介
- GPT-5 的核心能力、多模態特性及 AI 代理功能
- 模型選擇、定價機制及使用限制解析
- 倫理考量與企業治理規範
提示詞工程與系統設計以確保輸出可靠性
- 提示詞模式、系統訊息及上下文工程（Context Engineering）
- 思維鏈（Chain-of-thought）與簡潔提示詞的對比，以及少樣本（Few-shot）技巧
- 提示詞測試及建立驗收標準
APIs、SDKs 與本地開發工作流
- 呼叫 GPT-5 APIs、使用 SDK、身份驗證及機密管理
- 本地開發、回應模擬（Mocking）及沙箱環境設置
- 版本控制、請求/回應架構及錯誤處理機制
建置 AI 代理與工具整合
- 設計安全的 AI 代理架構及工具介面
- 路由分發、任務編排及備援策略
- 速率限制（Rate-limits）、並發控制及事務性考量
測試、評估與驗證
- 針對提示詞及行為的自動化測試套件
- 紅隊測試、模糊測試（Fuzz Testing）及對抗性範例
- 準確度、幻覺（Hallucination）比率及用戶滿意度指標
部署、監控與可觀測性
- 適用於模型驅動功能的 CI/CD 模式及灰度發布（Canary Releases）
- 日誌記錄、追蹤（Tracing）及用於提示詞層級可觀測性的遙測數據
- 警報機制、SLA 考量及事件回應流程
安全性、隱私保護與成本優化
- 資料處理、PII/PHI（個人身分資訊/健康資訊）考量及上下文淨化
- 存取控制、稽核追蹤及合規檢查點
- Token 使用量優化、批次處理及快取策略
總結與後續步驟
最低要求
- 熟悉至少一種程式語言，例如 Python 或 JavaScript。
- 具備呼叫 REST API 或使用 SDK 的經驗。
- 對 ML/AI 概念及 JSON 資料結構有基本了解。
適合對象
- 軟體工程師
- ML 工程師
- DevOps / SRE 工程師
客戶評論 (2)
在指令中正確提示並納入防護措施的適當方法。
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
課程 - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
機器翻譯
能夠根據觀衆建議靈活調整，即能夠現場創建一個真實的人工智能代理場景。
Brett McLaren - Zoll Itamar
課程 - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
機器翻譯
