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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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