Kursplan
Dag 1
Innføring i generativ AI og prompt engineering
- Hva generativ AI er og hvordan den skiller seg fra tradisjonell automatisering
- Prompt engineeringens rolle i å forme kvaliteten på AI-utdata
- Oversikt over det nåværende økosystemet av verktøy for tekst, bilder, lyd og video
- Hvor prompt engineering tilfører forretningsverdi
Grunnleggende om AI-modeller for tekst- og bildegenerering
- Hvordan store språkmodeller og diffusionsmodeller fungerer, forklart enkelt
- Forskjellen mellom treningsdata, fine-tuning og prompting
- Styrker og begrensninger ved forhåndstrente modeller
- Hvorfor modellarkitekturen endrer måten vi skriver prompts på
Sammenligning av ledende AI-assistentene
- Microsoft Copilot, med styrker i integrasjon med Microsoft 365, Word, Excel, Outlook og Teams-arbeidsflyter, enterprise-datagrunnlag, og svakhetene i kreativt bredde og resoneringsdybde sammenlignet med konkurrentene
- Google Gemini, med styrker i innebygd multimodalitet, Workspace-integrasjon, sanntidssøk basert på data, og svakhetene i inkonsistens, tilgjengelighet i ulike regioner og evne til å følge instruksjoner på komplekse oppgaver
- ChatGPT, med styrker i modent økosystem, egendefinerte GPTs, bildegenerering via DALL-E, stemmemodus, og svakhetene i faktuell pålitelighet uten dataforgrening og strengere bruksbegrensninger på premiumfunksjoner
- Claude, med styrker i håndtering av lang kontekst, nyansert resonnement, langformet skriving og klar analytisk evne, med svakhetene i bredde av verktøyøkosystem og bildegenerering
- Valg av riktig verktøy for en gitt oppgave, målgruppe eller etterlevelseskrav
- En side-ved-side-gjennomgang av samme prompt på alle fire assistentene
Prinsipper for effektiv prompt-design
- Klarhet, spesifikitet og kontekst som de tre søylene i en god prompt
- Strukturering av instruksjoner, tone, format og begrensninger
- Vanlige feil nybegynnere gjør og hvordan man gjenkjenner dem
- Iterering fra en svak prompt til en høyt presterende én
Dag 2
Zero-Shot, One-Shot og Few-Shot prompting
- Forskjellen mellom de tre tilnærmingene og når hver av dem passer
- Å lese modellens oppførsel og tilpasse eksemplene deretter
- Å undervise en modell i en ny oppgave ved hjelp av få, velvalgte eksempler
- Praktiske øvelser i ChatGPT, Copilot, Gemini og Claude
Avanserte teknikker for prompt engineering
- Vilkårlige og kontekstbevisste prompts for nyanserte utdata
- Style-overføring, persona-prompting og kreativ retning
- Tankegangskjede (Chain-of-thought) og steg-for-steg-resonnerende prompts
- Redusering av hallusinasjoner, tvetydighet og fordommer i svar
Few-shot finjustering uten kode
- Hva few-shot finjustering er og hvordan det skiller seg fra full modelltrening
- Tilpasse en modell til en nisjeoppgave ved hjelp av eksempeldrevne prompts
- Når man bør bruke prompt engineering og når finjustering vil være en bedre investering
- Evaluering av utdatakvalitet og iterativ forbedring
Hyperrealistisk tekstgenerering
- Generere tekst med kontrollert tone, stemme og lengde
- Produsere langformet innhold, oppsummeringer, rapporter og strukturerte dokumenter
- Opprettholde sammenheng over flere genereringssteg
- Kombinere prompt-mønstre for gjentakbare resultater som er i tråd med merkevaren
Anvendelse av prompt engineering på forretningsarbeidsflyter
- Automatisering av rutinemessig utkast, forskning og informasjonstrajisering
- Et kort blikk på brukstilfeller innen kundesupport og chatbots
- Design av gjenbrukbare prompt-maler for teams uten behov for omtrening
- Kvalitetskontroll, eskaleringslogikk og checkpoints med menneskelig innblanding
Dag 3
Bildegenerering og manipulering
- Sammenligning av DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney og Leonardo AI
- Skriving av prompts som kontrollerer stil, komposisjon, lyssetting og motiv
- Negative prompts, vektlegging og iterativ raffinering
- Bilde-til-bilde-transformasjon og redigering gjennom prompts
Lyd og tale med AI
- Generere naturlig lydende tale fra tekstbaserte prompts
- Stemmekloning og syntese på konseptuelt nivå
- Brukstilfeller innen opplæringsinnhold, tilgjengelighet og markedsføring
Videoproduksjon med generativ AI
- Oversikt over nåværende tekst-til-video-verktøy og hva de realistisk kan levere
- Manuskriptutforming og storyboarding gjennom sekvenser av prompts
- Kombinere AI-genererte tekster, bilder, lyd og video til én ressurs
- Redigering og raffinering av AI-opprettede videooutput
Multimodal AI og integrerte arbeidsflyter
- Hvordan multimodale modeller forener resonnement for tekst, bilder, lyd og video
- Bygging av end-to-end-innholdsprodukter uten å skrive kode
- Sanne tilfeller fra markedsføring, design, opplæring og reklame
Etnikk, ansvarlig bruk og hva som kommer neste
- Fordommer, opphavsrett, tilskrivning og innholdsmoderasjon
- Personvern og databeskyttelse når du bruker generative plattformer
- Åpenhet, transparens og tillit overfor sluttbrukerne
- Oppkommende verktøy, modeller og trender å holde øye med de neste 12 månedene
- Oppsummering og neste steg
Krav
rettet målgruppe
Fagfolk innen markedsføring, kommunikasjon og kreativt arbeid som utforsker AI-støttet produksjon av innhold. Bedriftsoperasjonsteams og kundefront-teams som ønsker å automatisere gjentakende interaksjoner gjennom prompt-drevde verktøy. Nybegynnere uten tidligere erfaring med AI eller programmering som ønsker et strukturert, verktøysentrert startpunkt inn i generativ AI.
Referanser (2)
Den interaktive stilen, øvingene
Tamas Tutuntzisz
Kurs - Introduction to Prompt Engineering
Maskinoversatt
Et utmerket lager av ressurser for fremtidig bruk, instruktørens stil (full av god humor, stor detaljgrad)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kurs - Prompt Engineering for ChatGPT
Maskinoversatt
