Comprendre la définition de prompts

Analyser des exemples de prompts

Identifier des mots-clés pour construire un prompt

Identifier les types d'abonnements ChatGPT.

Accéder aux ressources en ligne pour ChatGPT.

Installer des applications d'IA sur mobile.

Utiliser les fonctionnalités d'IA sur smartphones.

Optimiser l'IA générative pour des appareils mobiles.

Rédiger des prompts clairs.

Intégrer des exemples concrets dans les prompts.

Rédiger des prompts clairs.

Formuler des questions ouvertes.

Expérimenter avec différents prompts.

Optimiser les prompts par ajustements.

Analyser les résultats obtenus.

Rédiger des prompts explicites.

Utiliser des références textuelles efficacement.

Comprendre l'importance du temps dans le raisonnement du modèle.

Apprendre à intégrer des outils externes pour améliorer les résultats.

Comprendre le concept de zero-shot prompting.

Analyser des exemples d'utilisation de zero-shot prompting.

Comprendre le concept de few-shot prompting.

Appliquer des méthodes de few-shot prompting avec des exemples concrets.

Développer des techniques de structuration de la pensée.

Maîtriser les techniques de raisonnement avancé.

Améliorer l'efficacité du prompting par la pensée en chaîne.

Développer des compétences en reformulation de prompts.

Analyser l'efficacité des méthodes de reformulation.

Maîtriser le formatage des listes.

Savoir utiliser tirets et étoiles.

Appliquer correctement la numérotation.

Maîtriser la syntaxe de base du Markdown.

Comprendre les avantages du Markdown pour la lisibilité.

Comprendre l'impact des mots-clés.

Améliorer la clarté des idées.

Maîtriser l'utilisation des guillemets et parenthèses.

Intégrer l'utilisation des tirets et points-virgules dans les prompts.

Appliquer efficacement les règles de structure dans un prompt.

Maîtriser la rédaction de prompts en anglais.

Traduire efficacement les résultats en français.

Améliorer la structure linguistique des prompts.

Maîtriser l'utilisation des points d'interrogation et d'exclamation.

Utiliser correctement les virgules et les points-virgules.

Comprendre les objectifs et contraintes des prompts.

Découvrir les différentes étapes pour optimiser un prompt.

Maîtriser le format idéal des prompts.

Maîtriser le mode itératif de ChatGPT.

Optimiser la navigation entre les réponses.

Utiliser l'IA pour améliorer en continu les interactions.

Comprendre le fonctionnement du RAG.

Appliquer la méthode Chain-of-Verification.

Réduire les erreurs d'interprétation en IA générative.

Maîtriser les techniques de codage des prompts.

Utiliser Chain of Code pour générer du code créatif.

Optimiser la création de prompts pour IA générative.

Maîtriser l'émotion prompting.

Approprier le discours par la tonalité.

Comprendre les stratégies d'optimisation des prompts.

Évaluer l'efficacité des prompts générés.

Maîtriser les systèmes d'attention.

Comprendre le Logical CoT Prompting.

Maîtriser les techniques de réflexion interne

Appliquer 'Take a Step Back' pour améliorer les modèles

Comprendre le Prompting Chain-of-Symbol.

Maîtriser les concepts de Graph Prompting et ThoT.

Maîtriser les programmes-aides dans l'IA.

Comprendre le cycle de génération de savoir.

Maîtriser le Chain-of-Thought contrastif.

Intégrer des approches multimodales dans les prompts.

Optimiser l'usage de l'IA générative via le CCoT.

Comprendre l'apprentissage automatique par exemples.

Maîtriser les techniques de fine-tuning.

Effectuer des ajustements automatiques.

Évaluer les modifications appliquées.

Analyser l'influence des paramètres.

Valider les résultats obtenus.

Concevoir des expériences A/B efficaces

Analyser les retours utilisateurs

Appliquer des méthodes de recherche de performance

Créer des scénarios hypothétiques innovants.

Utiliser l'auto-questionnement pour affiner les hypothèses.

Évaluer la pertinence des scénarios générés.

Améliorer l'optimisation des prompts.

Adapter l'IA aux nouveaux contextes.

Évaluer les techniques d'apprentissage.

Maîtriser l'utilisation de l'API pour connexions externes.

Développer la capacité à interpréter du code pour des calculs complexes.

Adapter les techniques d'IA générative aux changements systématiques.

Synthétiser les apprentissages réalisés.

Évaluer l'efficacité des techniques améliorées.