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Débute 23 June 2025 11:56

Se termine 23 June 2025

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Claude : Avancées en Incitation et Considérations Éthiques

Déverrouillez les complexités des techniques de suggestion avancées pour Claude dans notre cours conçu par des experts. Plongez dans des sujets tels que le raisonnement en chaîne et les pratiques de sécurité des données robustes pour améliorer vos capacités en IA. Examinez les stratégies intégrales conçues pour détecter et atténuer les biai.
via Pluralsight

659 Cours


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Aperçu

De nombreux utilisateurs ont du mal à obtenir des résultats précis de l'IA Générative tout en protégeant les informations sensibles et en assurant des résultats équitables. Dans ce cours, Claude :

Techniques de Prompting Avancées et Considérations Éthiques, vous apprendrez des stratégies pour surmonter ces défis.

Tout d'abord, vous explorerez des techniques de prompting avancées, y compris le raisonnement en chaîne. Ensuite, vous découvrirez comment sécuriser les informations sensibles et utiliser l'IA de manière responsable.

Enfin, vous apprendrez à détecter et à atténuer les biais. Une fois ce cours terminé, vous aurez les compétences et les connaissances nécessaires de Claude pour résoudre des tâches complexes, tout en maintenant la sécurité des données et des normes éthiques.

Programme

  • **Introduction à l'Utilisation Avancée de Claude**
  • Aperçu des Défis Clés avec GenAI
    Objectifs du Cours et Résultats Attendus
  • **Techniques Avancées de Saisie de Demandes**
  • Raisonnement Chaîné
    Saisie Contextuelle
    Raffinement Itératif et Boucles de Retour
  • **Protection des Informations Sensibles**
  • Compréhension de la Confidentialité et de la Sécurité des Données
    Meilleures Pratiques pour Protéger l'Information
    Techniques d'Anonymisation des Entrées de Données
  • **Utilisation Responsable de l'IA**
  • Principes du Déploiement Éthique de l'IA
    Identifier et Prévenir l'Usage Abusif de l'IA
    Études de Cas sur la Mise en Œuvre Responsable de l'IA
  • **Détection et Atténuation des Biais**
  • Types de Biais dans les Systèmes d'IA
    Outils et Méthodes de Détection des Biais
    Stratégies pour Atténuer les Biais dans les Résultats
  • **Pratique et Application Pratiques**
  • Exercices Pratiques sur la Conception de Demandes
    Scénarios Réels de Prise de Décision Éthique
    Ateliers Collaboratifs et Révision par les Pairs
  • **Évaluation et Estimation**
  • Quiz et Devoirs pour Tester la Compréhension
    Projet Final : Défi de Saisie de Demandes dans un Contexte Réel
  • **Conclusion et Ressources Complémentaires**
  • Résumé des Points Clés d’Apprentissage
    Lectures Supplémentaires et Ressources pour Continuer à Apprendre
    Processus de Retour d'Information sur le Cours et d'Amélioration

Enseigné par

Mihaela Danci


Sujets

Informatique