Szkolenie Prompt

precyzyjne zadania AI

Punkt
10

Szkolenie on-line "Prompting AI"
precyzyjne zadania AI, czyli jak je formułować.

Prompting AI to technologia, która pozwala użytkownikom komunikować się z systemami AI za pomocą języka naturalnego. Prompt to fragment tekstu, który służy jako polecenie dla systemu AI. Prompting AI może być wykorzystywany w różnych celach, w tym w biznesie, edukacji, czy rozrywce. W biznesie prompting AI może być wykorzystywany do generowania treści marketingowych, personalizacji marketingu, czy analizy danych marketingowych.

Wprowadzenie do promptingu AI

Prompting AI to technologia, która pozwala użytkownikom komunikować się z systemami AI za pomocą języka naturalnego. Prompt to fragment tekstu, który służy jako polecenie dla systemu AI.

Prompting AI może być wykorzystywany w różnych celach, w tym w biznesie, edukacji, czy rozrywce. W biznesie prompting AI może być wykorzystywany do generowania treści marketingowych, personalizacji marketingu, czy analizy danych marketingowych.

Rodzaje promptingu AI

Istnieją różne rodzaje promptingu AI, w tym:

Prompting otwarty

Użytkownik może swobodnie formułować prompty. Oznacza to, że użytkownik nie jest ograniczony do wyboru z określonej listy możliwości. Może on zdefiniować prompt w dowolny sposób, który uzna za odpowiedni.

Prompting otwarty daje użytkownikowi dużą swobodę i elastyczność. Pozwala on na tworzenie bardziej kreatywnych i złożonych promptów. Może być wykorzystywany do różnych celów, w tym:

  • Generowanie treści marketingowych – użytkownik może swobodnie określić, jaki rodzaj treści marketingowych chce wygenerować. Może on podać temat, styl, czy cel treści.
  • Personalizacja marketingu – użytkownik może swobodnie określić, do jakiej grupy klientów chce dostosować marketing. Może on podać informacje o demografii, zainteresowaniach, czy zachowaniach klientów.
  • Analiza danych marketingowych – użytkownik może swobodnie określić, jakie dane marketingowe chce przeanalizować. Może on podać rodzaj danych, okres czasu, czy kryteria analizy.

Przykłady promptów otwartych

Przykłady promptów otwartych w kontekście marketingu to:

Generowanie treści marketingowych

    • Wygeneruj reklamę telewizyjną, która zachęca do zakupu nowego modelu samochodu.
    • Wygeneruj artykuł blogowy o najnowszych trendach w modzie.
    • Wygeneruj post na Facebooku, który promuje nowy produkt.

Personalizacja marketingu

    • Wyświetl reklamy produktów, które są związane z zainteresowaniami użytkownika.
    • Wyślij e-maile marketingowe z ofertami specjalnymi, które są dostosowane do potrzeb klienta.
    • Personalizuj zawartość strony internetowej w zależności od preferencji użytkownika.

Analiza danych marketingowych

    • Zidentyfikuj grupy klientów, które są najbardziej skłonne do zakupu produktu.
    • Ustal, jakie czynniki wpływają na decyzje zakupowe klientów.
    • Przewiduj przyszłe trendy w marketingu.

Zalety i wady promptingu otwartego

Zalety promptingu otwartego to:

  • Swoboda i elastyczność – użytkownik ma dużą swobodę w określaniu promptów.
  • Kreatywność – prompting otwarty pozwala na tworzenie bardziej kreatywnych i złożonych promptów.

Wady promptingu otwartego to:

  • Trudność – tworzenie promptów otwartych może być trudniejsze niż tworzenie promptów zamkniętych.
  • Niepewność – rezultaty promptingu otwartego mogą być niepewne.

Podsumowanie

Prompting otwarty to rodzaj promptingu AI, który daje użytkownikowi dużą swobodę i elastyczność. Może być wykorzystywany do różnych celów, w tym w marketingu. Prompting otwarty ma zarówno zalety, jak i wady.

Prompting zamknięty.

Użytkownik musi wybrać odpowiedź spośród kilku możliwości.

Oznacza to, że użytkownik jest ograniczony do wyboru z określonej listy opcji.

Prompting zamknięty jest prostszy w użyciu niż prompting otwarty. Użytkownik nie musi samodzielnie definiować promptu, ale może wybrać z listy opcji, które system AI przygotował. Prompting zamknięty może być wykorzystywany do różnych celów, w tym:

  • Generowanie treści marketingowych – użytkownik może wybrać z listy opcji, jaki rodzaj treści marketingowych chce wygenerować. Może on wybrać temat, styl, czy cel treści.
  • Personalizacja marketingu – użytkownik może wybrać z listy opcji, do jakiej grupy klientów chce dostosować marketing. Może on wybrać informacje o demografii, zainteresowaniach, czy zachowaniach klientów.
  • Analiza danych marketingowych – użytkownik może wybrać z listy opcji, jakie dane marketingowe chce przeanalizować. Może on wybrać rodzaj danych, okres czasu, czy kryteria analizy.

Przykłady promptów zamkniętych

Przykłady promptów zamkniętych w kontekście marketingu to:

Generowanie treści marketingowych

    • Wygeneruj reklamę telewizyjną, która zachęca do zakupu nowego modelu samochodu.
    • Wygeneruj artykuł blogowy o najnowszych trendach w modzie.
    • Wygeneruj post na Facebooku, który promuje nowy produkt.

Personalizacja marketingu

    • Wyświetl reklamy produktów, które są związane z zainteresowaniami użytkownika.
    • Wyślij e-maile marketingowe z ofertami specjalnymi, które są dostosowane do potrzeb klienta.
    • Personalizuj zawartość strony internetowej w zależności od preferencji użytkownika.

Analiza danych marketingowych

    • Zidentyfikuj grupy klientów, które są najbardziej skłonne do zakupu produktu.
    • Ustal, jakie czynniki wpływają na decyzje zakupowe klientów.
    • Przewiduj przyszłe trendy w marketingu.

Zalety i wady promptingu zamkniętego

Zalety promptingu zamkniętego to:

  • Łatwość użycia – tworzenie promptów zamkniętych jest łatwiejsze niż tworzenie promptów otwartych.
  • Pewność – rezultaty promptingu zamkniętego są bardziej pewne niż rezultaty promptingu otwartego.

Wady promptingu zamkniętego to:

  • Ograniczona swoboda – użytkownik ma ograniczoną swobodę w określaniu promptów.
  • Mniej kreatywności – prompting zamknięty nie pozwala na tworzenie tak kreatywnych i złożonych promptów jak prompting otwarty.

Podsumowanie

Prompting zamknięty to rodzaj promptingu AI, który jest prostszy w użyciu i daje bardziej pewne rezultaty niż prompting otwarty. Może być wykorzystywany do różnych celów, w tym w marketingu. Prompting zamknięty ma jednak również pewne wady, takie jak ograniczona swoboda i mniej kreatywności.

  • Prompting mieszany – użytkownik może stosować zarówno prompty otwarte, jak i zamknięte.

Zastosowanie promptingu AI w biznesie

Prompting AI może być wykorzystywany w biznesie w następujących obszarach:

Marketing

    • Generowanie treści marketingowych
    • Personalizacja marketingu
    • Analiza danych marketingowych

Sprzedaż

    • Obsługa klienta
    • Doradztwo

Produkcja

    • Rozwój produktów
    • Kontrola jakości

Zarządzanie

    • Planowanie
    • Decyzje biznesowe

Generowanie treści marketingowych

Prompting AI może być wykorzystywany do generowania różnego rodzaju treści marketingowych, w tym:

  • Reklamy
  • Artykuły
  • Posty w mediach społecznościowych
  • E-maile marketingowe

Prompting AI może pomóc firmom w tworzeniu bardziej kreatywnych i skutecznych treści marketingowych.

Personalizacja marketingu

Prompting AI może być wykorzystywany do personalizacji marketingu do indywidualnych klientów lub grup klientów.

Na przykład, firma może wykorzystać prompting AI do personalizacji reklam wyświetlanych na stronie internetowej. Dzięki temu reklamy będą bardziej dopasowane do zainteresowań i potrzeb klientów.

Analiza danych marketingowych

Prompting AI może być wykorzystywany do analizy danych marketingowych, takich jak dane o sprzedaży, dane o ruchu na stronie internetowej, czy dane o zachowaniach klientów.

Analiza danych marketingowych może pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.

Ćwiczenia

Podczas szkolenia uczestnicy będą mieli okazję przetestować swoje umiejętności w zakresie promptingu AI, wykonując praktyczne ćwiczenia.

Przykładowe ćwiczenia to:

  • Ćwiczenie 1: Generowanie treści marketingowych

Uczestnicy zostaną poproszeni o wygenerowanie treści marketingowych, takich jak reklamy, artykuły, czy posty w mediach społecznościowych, za pomocą promptingu AI.

  • Ćwiczenie 2: Personalizacja marketingu

Uczestnicy zostaną poproszeni o personalizację marketingu do indywidualnych klientów lub grup klientów za pomocą promptingu AI.

  • Ćwiczenie 3: Analiza danych marketingowych

Uczestnicy zostaną poproszeni o wykorzystanie promptingu AI do analizy danych marketingowych, takich jak dane o sprzedaży, dane o ruchu na stronie internetowej, czy dane o zachowaniach klientów.

Wymagania dla uczestników

Uczestnicy szkolenia powinni mieć podstawową znajomość marketingu i sztucznej inteligencji.

Podsumowanie

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

  • Rozumieć podstawy promptingu AI
  • Rozróżniać różne rodzaje promptingu AI
  • Wykorzystać prompting AI w biznesie, w tym w marketingu
Punkt
10

Czym są podstawy promptingu AI ? To możliwości kreatywnego wykorzystania sztucznej inteligencji w oparciu o umiejętny prompting design

Prompting AI to proces przekazywania optymalnej instrukcji lub właściwych wskazówek sztucznej inteligencji w celu uzyskania pożądanego wyniku. W kontekście kreatywnego wykorzystania sztucznej inteligencji, prompting design to sztuka tworzenia promptów, które stymulują AI do generowania kreatywnych treści.

Podstawy promptingu AI obejmują następujące elementy: 

Rozumienie języka naturalnego

System AI musi być w stanie zrozumieć język naturalny, aby prawidłowo interpretować prompty. Oznacza to, że system AI musi być w stanie rozpoznać znaczenie poszczególnych słów i wyrażeń, a także rozumieć ich relacje między sobą.

Systemy AI mogą być szkolone na dużych zbiorach danych tekstu i kodu, aby nauczyć się rozumieć język naturalny. Zbiory te mogą zawierać artykuły prasowe, książki, kod źródłowy, czy rozmowy między ludźmi.

Rozumienie języka naturalnego (NLU) to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która zajmuje się opracowaniem systemów komputerowych, które mogą rozumieć i przetwarzać język ludzki.

W kontekście promptingu AI NLU jest niezbędne, aby system AI mógł poprawnie interpretować prompty. Prompt to fragment tekstu, który służy jako polecenie dla systemu AI. Aby system AI mógł zrozumieć prompt, musi być w stanie rozpoznać znaczenie poszczególnych słów i wyrażeń, a także rozumieć ich relacje między sobą.

Systemy AI mogą być szkolone na dużych zbiorach danych tekstu i kodu, aby nauczyć się rozumieć język naturalny. Zbiory te mogą zawierać artykuły prasowe, książki, kod źródłowy, czy rozmowy między ludźmi.

Podczas szkolenia system AI analizuje tekst z tych zbiorów danych. System AI uczy się, jak rozpoznawać słowa i wyrażenia, a także jak rozumieć ich relacje.

Po przeszkoleniu system AI może zrozumieć język naturalny w różnych kontekstach. Może rozumieć prośby, pytania, czy instrukcje. Może również rozumieć humor, ironię, czy sarkazm.

Systemy AI, które rozumieją język naturalny, mogą być wykorzystywane do różnych celów, w tym:

  • Prowadzenie rozmów z użytkownikami na dowolne tematy
  • Generowanie tekstu o dowolnym kontencie
  • Tłumaczenie różnych języków
  • Rozwiązywanie problemów

Rozumienie języka naturalnego to potężne narzędzie, które może być wykorzystywane do poprawy interakcji między ludźmi a systemami komputerowymi.

Przykłady

Oto kilka przykładów, jak systemy AI mogą rozumieć język naturalny:

  • Rozmowa z użytkownikami: System AI może zrozumieć prośby użytkownika, takie jak „Powiedz mi, jaka jest pogoda dzisiaj” lub „Znajdź mi najlepszą restaurację w pobliżu”.
  • Generowanie tekstu: System AI może generować tekst, taki jak reklamy, artykuły, czy opowiadania.
  • Tłumaczenie języków: System AI może tłumaczyć języki z jednego na drugi.
  • Rozwiązywanie problemów: System AI może zrozumieć problemy użytkownika i zaproponować rozwiązania.

Wyzwania

Rozumienie języka naturalnego to wciąż rozwijająca się dziedzina. Istnieje wiele wyzwań, które muszą zostać przezwyciężone, aby systemy AI mogły lepiej rozumieć język naturalny.

Jednym z wyzwań jest różnorodność języka ludzkiego. Język ludzki jest złożony i zmienny. Istnieje wiele różnych dialektów, slangu, i żargonu. Systemy AI muszą być w stanie zrozumieć tę różnorodność, aby poprawnie interpretować język ludzki.

Innym wyzwaniem jest złożoność ludzkiego rozumowania. Ludzie często używają języka w złożony i niejasny sposób. Systemy AI muszą być w stanie zrozumieć to złożone rozumowanie, aby poprawnie interpretować język ludzki.

Perspektywy

Rozumienie języka naturalnego to szybko rozwijająca się dziedzina. W miarę postępu badań, systemy AI będą coraz lepiej rozumieć język naturalny.

To oznacza, że systemy AI będą w stanie lepiej komunikować się z ludźmi. Będą również w stanie wykonywać bardziej złożone zadania, takie jak pisanie kreatywnych treści czy rozwiązywanie złożonych problemów.

Generowanie tekstu

System AI musi być w stanie generować tekst, aby odpowiedzieć na prompty. Oznacza to, że system AI musi być w stanie tworzyć nowe słowa i wyrażenia, a także łączyć je w spójne wypowiedzi.

Systemy AI mogą być szkolone na zbiorach danych tekstu, aby nauczyć się generować tekst. Zbiory te mogą zawierać artykuły prasowe, książki, czy rozmowy między ludźmi.

Generowanie tekstu to proces tworzenia nowego tekstu, który nie istniał wcześniej. W kontekście promptingu AI generowanie tekstu to proces tworzenia tekstu w odpowiedzi na prompt.

Aby system AI mógł generować tekst, musi być w stanie zrozumieć język naturalny. Oznacza to, że system AI musi być w stanie rozpoznać znaczenie poszczególnych słów i wyrażeń, a także rozumieć ich relacje między sobą.

Systemy AI mogą być szkolone na zbiorach danych tekstu, aby nauczyć się generować tekst. Zbiory te mogą zawierać artykuły prasowe, książki, czy rozmowy między ludźmi.

Podczas szkolenia system AI analizuje tekst z tych zbiorów danych. System AI uczy się, jak łączyć słowa i wyrażenia w spójne wypowiedzi.

Po przeszkoleniu system AI może generować tekst w odpowiedzi na prompt. Na przykład, jeśli promptem jest „Napisz reklamę telewizyjną dla nowego samochodu”, system AI może wygenerować następujący tekst:

Nowy model samochodu XYZ to idealny wybór dla osób, które cenią sobie wygodę, bezpieczeństwo i styl. Z nowoczesnym silnikiem i bogatym wyposażeniem, nowy XYZ zapewni Ci wszystko, czego potrzebujesz, aby cieszyć się jazdą.

Ten tekst jest spójny i gramatycznie poprawny. Jest również odpowiedni dla celu promptu, czyli napisania reklamy telewizyjnej.

Systemy AI mogą generować tekst o różnych długościach i formatach. Mogą generować teksty, takie jak:

  • Reklamy
  • Artykuły
  • Posty w mediach społecznościowych
  • E-maile marketingowe
  • Raporty
  • Kod

Systemy AI mogą być wykorzystywane do generowania tekstu w różnych celach, w tym:

  • Marketing
  • Edukacja
  • Rozrywka

Generowanie tekstu to potężne narzędzie, które może być wykorzystywane w różnych dziedzinach.

Rozwiązywanie problemów

System AI musi być w stanie rozwiązywać problemy, aby wykonywać złożone zadania. Oznacza to, że system AI musi być w stanie analizować informacje, wyciągać wnioski i podejmować decyzje.

Systemy AI mogą być szkolone na zbiorach danych danych, aby nauczyć się rozwiązywać problemy. Zbiory te mogą zawierać dane o sprzedaży, dane o ruchu na stronie internetowej, czy dane o zachowaniach klientów.

Rozwiązywanie problemów to proces identyfikacji i rozwiązywania problemów. W kontekście promptingu AI rozwiązywanie problemów to proces identyfikacji i rozwiązywania problemów, które są określone przez prompt.

Aby system AI mógł rozwiązywać problemy, musi być w stanie analizować informacje. Oznacza to, że system AI musi być w stanie zrozumieć informacje, które są dostępne, a także znaleźć związki między tymi informacjami.

Systemy AI mogą być szkolone na zbiorach danych danych, aby nauczyć się rozwiązywać problemy. Zbiory te mogą zawierać dane o sprzedaży, dane o ruchu na stronie internetowej, czy dane o zachowaniach klientów.

Podczas szkolenia system AI analizuje dane z tych zbiorów danych. System AI uczy się, jak identyfikować problemy i jak je rozwiązywać.

Po przeszkoleniu system AI może rozwiązywać problemy w odpowiedzi na prompt. Na przykład, jeśli promptem jest „Zidentyfikuj grupy klientów, które są najbardziej skłonne do zakupu nowego produktu”, system AI może wygenerować następującą odpowiedź:

Grupa klientów, która jest najbardziej skłonna do zakupu nowego produktu, to osoby w wieku od 25 do 35 lat, z wykształceniem wyższym i dochodem powyżej średniej.

Ta odpowiedź jest oparta na analizie danych o sprzedaży, danych o ruchu na stronie internetowej, czy danych o zachowaniach klientów.

Systemy AI mogą rozwiązywać różnego rodzaju problemy. Mogą rozwiązywać problemy, takie jak:

  • Identyfikacja trendów
  • Prognozowanie
  • Optymalizacja
  • Planowanie

Zastosowanie promptingu AI

Prompting AI może być wykorzystywany w różnych celach, w tym:

  • Generowanie treści marketingowych – prompting AI może być wykorzystywany do generowania różnego rodzaju treści marketingowych, takich jak reklamy, artykuły, czy posty w mediach społecznościowych.
  • Personalizacja marketingu – prompting AI może być wykorzystywany do personalizacji marketingu do indywidualnych klientów lub grup klientów.
  • Analiza danych marketingowych – prompting AI może być wykorzystywany do analizy danych marketingowych, takich jak dane o sprzedaży, dane o ruchu na stronie internetowej, czy dane o zachowaniach klientów.
Punkt
10

Architektura komunikacji z AI - czyli prompt design. Przyszłość stała się teraźniejszością.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) coraz ważniejszym staje się kwestia komunikacji między człowiekiem a komputerem. Aby AI mogła być w pełni użyteczna, musi być w stanie rozumieć i odpowiadać na nasze instrukcje. Dlatego tak ważne jest, aby zaprojektować odpowiednią architekturę komunikacji z AI.

Co znaczy Prompt Design ?

To podejście do architektury komunikacji z AI, które polega na wykorzystaniu prompt’ów. Prompt to krótkie, jasne i precyzyjne polecenie, które określa, co AI ma zrobić. Prompty są pisane w języku naturalnym, co ułatwia ich zrozumienie przez człowieka. 

Zalety prompt designu

Prompt design ma wiele zalet. Po pierwsze, jest to podejście bardzo intuicyjne dla człowieka. Prompty są pisane w języku naturalnym, więc łatwo jest je zrozumieć i wygenerować. Po drugie, prompt design jest bardzo elastyczny. Pozwala na komunikowanie się z AI w różny sposób, w zależności od potrzeb. Po trzecie, prompt design jest bardzo wydajny. AI może szybko i łatwo zrozumieć prompty, co pozwala na szybkie i sprawne wykonywanie zadań.

Przykłady promptów biznesowych

Prompty biznesowe to prompty, które są wykorzystywane w kontekście biznesowym. Mogą one służyć do wykonywania różnych zadań, takich jak:

  • Analiza danych: Prompty mogą być wykorzystywane do analizy danych biznesowych, takich jak dane sprzedaży, dane klientów lub dane operacyjne. Na przykład, prompt może brzmieć:

„Wygeneruj raport na temat sprzedaży w ostatnim kwartale”

  • Generowanie treści: Prompty mogą być wykorzystywane do generowania różnych rodzajów treści biznesowych, takich jak raporty, prezentacje, artykuły lub reklamy. Na przykład, prompt może brzmieć:

„Napisz artykuł na temat najnowszych trendów w branży technologicznej”

  • Automatyzacja zadań: Prompty mogą być wykorzystywane do automatyzacji zadań biznesowych, takich jak odpowiadanie na pytania klientów, generowanie faktur lub planowanie spotkań. Na przykład, prompt może brzmieć:

„Odpowiedz na pytanie klienta o produkt X”

Oto kilka konkretnych przykładów promptów biznesowych:

Marketing:

  • „Utwórz kampanię marketingową na Facebooku dla naszego nowego produktu”
  • „Wygeneruj listę potencjalnych klientów dla naszego nowego produktu”
  • „Zbadaj opinie klientów na temat naszego obecnego produktu

Sprzedaż:

  • „Wygeneruj propozycję sprzedaży dla nowego klienta”
  • „Ocena szans sprzedaży dla potencjalnego klienta”
  • „Utwórz raport na temat sprzedaży w ostatnim kwartale”

Obsługa klienta:

  • „Odpowiedz na pytanie klienta o nasz produkt”
  • „Rozwiąż problem klienta z naszym produktem”
  • „Utwórz raport na temat zapytań klientów”

Finanse:

  • „Przetłumacz raport finansowy na język angielski”
  • „Wygeneruj prognozę sprzedaży dla przyszłego roku”
  • „Utwórz raport na temat kosztów firmy”

HR:

  • „Zbadaj poziom satysfakcji pracowników”
  • „Wygeneruj raport na temat rekrutacji w zeszłym roku”
  • „Utwórz plan rozwoju pracowników”

Wnioski

Prompt design to nowoczesne podejście do architektury komunikacji z AI, które ma wiele zalet. Jest to podejście intuicyjne, elastyczne i wydajne. Wraz z rozwojem AI prompt design będzie zyskiwał coraz większą popularność.

Przyszłość stała się teraźniejszością

Prompt design to już nie tylko przyszłość, ale teraźniejszość. Jest on wykorzystywany w wielu nowoczesnych aplikacjach AI, takich jak chatboty, asystenci głosowi i narzędzia do tłumaczenia. Wraz z rozwojem AI prompt design będzie zyskiwał coraz większe znaczenie.