Ce que vous devez savoir avant
Vous commencez

Débute 5 June 2026 13:03

Se termine 5 June 2026

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

Conception d'invites pour les LLMs

Maîtrisez les techniques systématiques d'ingénierie des invites pour concevoir, évaluer et développer des interactions efficaces avec les modèles de langue à grande échelle en utilisant des stratégies avancées telles que les invites à quelques exemples et le raisonnement par chaîne de pensées.
Edureka via Coursera

Edureka

2874 Cours


9 hours 52 minutes

Amélioration optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Paid Course

Amélioration optionnelle disponible

Aperçu

This course offers a comprehensive, hands-on exploration of prompt engineering as a core skill for working effectively with large language models (LLMs). It focuses on how prompts can be deliberately designed, structured, evaluated, and scaled to guide model behavior, improve reasoning quality, and build reliable AI-driven applications—without modifying model weights.

Through a progression of foundational concepts, advanced strategies, and real-world demonstrations, you will learn how to craft high-quality prompts, apply proven prompt patterns such as few-shot and chain-of-thought prompting, manage context and memory, and systematically evaluate and refine prompt performance. The course emphasizes practical workflows using modern tooling such as LangChain, prompt templates, evaluation frameworks, and automation techniques.

By the end of this course, you will be able to:

- Explain the principles and objectives of prompt engineering and its role in controlling LLM behavior - Design effective prompt structures using techniques such as few-shot prompting, chain-of-thought reasoning, and role-based prompts - Manage long context and conversational memory to build coherent, multi-turn LLM interactions - Evaluate, test, and refine prompts using qualitative metrics, automated feedback, and ranking methods - Build reusable, scalable prompt systems that support multimodal inputs, domain-specific use cases, and production workflows This course is ideal for software developers, machine learning engineers, AI practitioners, prompt designers, and data scientists who want to move beyond ad-hoc prompting and develop systematic, testable, and reusable prompt-driven solutions for LLM applications. A basic understanding of Python, familiarity with LLM concepts, and experience interacting with generative AI models are recommended to get the most value from this course.

Join us to master the art and engineering of prompts—from simple instructions to robust, reusable prompt systems that power reliable and scalable LLM-based applications.

Programme

  • Fondamentaux de la Conception de Prompts
  • Découvrez comment les prompts influencent le comportement des grands modèles de langage et apprenez les bases de l'ingénierie efficace des prompts. Explorez les schémas de base des prompts, les techniques de clarté et les principes de conception structurée en utilisant des outils comme LangChain. À la fin, vous saurez comment créer des prompts clairs et fiables et évaluer leur qualité avec confiance.
  • Stratégies Avancées de Prompts
  • Approfondissez la gestion du contexte, la gestion des conversations longues et l'optimisation automatisée des prompts. Apprenez comment injecter de la mémoire dynamique, appliquer des prompts paramétrés et concevoir des instructions sûres et éthiques qui préviennent les biais et les abus. Ce module vous prépare à construire des workflows de prompts intelligents, adaptatifs et sécurisés.
  • Création de Systèmes de Prompts Réutilisables
  • Construisez des systèmes de prompts évolutifs et modulaires pour des applications réelles. Apprenez à automatiser la génération de prompts, à concevoir des prompts multimodaux pour les images et les documents, et à tester systématiquement des bibliothèques entières de prompts. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour créer des pipelines de prompts réutilisables et prêts pour la production qui soutiennent des flux de travail complexes d'IA.
  • Conclusion du Cours et Évaluation
  • Appliquez tout ce que vous avez appris à travers un projet pratique de fin de cours. Passez en revue les concepts clés, renforcez les meilleures pratiques et démontrez votre capacité à concevoir des solutions complètes basées sur les prompts. À la fin, vous serez prêt à utiliser les techniques d'ingénierie des prompts en toute confiance dans des systèmes d'IA réels.

Enseigné par

Edureka


Matières

Artificial Intelligence