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課程簡介
GPT-5 與開發者能力介紹
- GPT-5 的關鍵功能、多模態特性及智能體特徵。
- 選擇模型、理解定價與限制。
- 倫理考量與企業治理。
用於可靠輸出的提示詞與系統設計
- 提示詞模式、系統訊息與上下文工程。
- 思維鏈與簡潔提示詞,以及少樣本技術。
- 測試提示詞並建立驗收標準。
APIs、SDKs 與本地開發工作流程
- 呼叫 GPT-5 APIs、使用 SDK、身份驗證與機密管理。
- 本地開發、模擬響應與沙盒環境。
- 版本控制、請求/回應架構與錯誤處理。
構建智能體與工具整合
- 設計安全的智能體架構與工具介面。
- 路由、調度與備用策略。
- 速率限制、並發控制與交易考量。
測試、評估與驗證
- 提示詞與行為的自動化測試套件。
- 紅隊測試、模糊測試與對抗樣例。
- 準確度、幻覺率與用戶滿意度的指標。
部署、監控與可觀測性
- 模型驅動功能的 CI/CD 模式與灰度發布。
- 用於提示詞層級可觀測性的日誌記錄、追蹤與遙測。
- 警報、服務等級協定(SLA)考量與事故回應。
安全、隱私與成本優化
- 資料處理、PI/PHI 考量與上下文消毒。
- 存取控制、審計與合規檢查點。
- Token 使用量優化、批量處理與快取策略。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備至少一種程式語言(如 Python 或 JavaScript)的理解。
- 有呼叫 REST API 或 SDK 的經驗。
- 對機器學習/人工智慧概念及 JSON 資料結構有基本認識。
受眾
- 軟體工程師
- 機器學習工程師
- DevOps / SRE 工程師
14 小時
客戶評論 (1)
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
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機器翻譯