77 minuuttiaTekoälyn kehotetekniikka: syväsukellus
Kuule, miten tuotannon kehotinsinöörit tarkistavat ohjeita, esimerkkejä ja käyttäytymisrajoitteita oikeassa paineessa sen sijaan, että käsittelisivät kehotteita kertaluonteisena tekstinä.
OpenAI. Käy läpi `strict: true`, eron vanhaan JSON-tilaan, kieltäytymisen käsittelyn sekä miten funktiokutsut ja response-format-skeemat koostuvat. Hyödyllinen juuri siksi, että se kuvaa sopimuksen, jonka API antaa — sen, minkä päälle artikkelin tuotantomallit on rakennettu.
Juuri alle katselukynnyksemme mutta kanoninen — tiimi, joka toimitti strict moden, kuvaa API-sopimuksen, johon artikkelin tuotantomallit perustuvat.
Osaat selittää, mitä strict mode takaa, miten se eroaa vanhasta JSON-tilasta ja miten kieltäytymisen käsittely sopii rakenteisen tuotoksen sopimukseen.
Työtuntemus funktiokutsuista ja JSON Scheman perusteista.
Viimeksi tarkistettu: 18.5.2026
Jatka samalla oppimisreitillä seuraaviin valikoituihin oheisvideoihin.
77 minuuttiaKuule, miten tuotannon kehotinsinöörit tarkistavat ohjeita, esimerkkejä ja käyttäytymisrajoitteita oikeassa paineessa sen sijaan, että käsittelisivät kehotteita kertaluonteisena tekstinä.
55 minuuttiaSuunnittele arviointitikapuu, joka nappaa regressiot ennen kuin kehotteen tai mallin muutokset saavuttavat käyttäjät.
9 minuuttiaOsaat navigoida jälkiä, projekteja ja datasettejä LangSmithissä ja lukea token-kustannuksen, viiveen, virheasteen ja span-kohtaisen yksityiskohdan.
Valikoituja ulkoisia kursseja, jotka käsittelevät aiheita tarkemmin.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
GenAI-kauden vastaus johtajan strategiaan. Kolme lyhyttä kurssia, jotka on suunniteltu erityisesti liiketoimintaan vastaaville — ei teknistä taustaosaamista vaadita — ja ne käsittelevät sitä, missä generatiivinen tekoäly tuottaa arvoa, miten sen voidaan hallita vastuullisesti sekä miten muuntaa epämääräinen "meidän pitäisi käyttää tekoälyä" konkreettiseksi ja puolustettavaksi käyttötarkoitukseksi. Arviointi 4.6 noin 700 arvostelun perusteella. Paras suorittaa ennen seuraavaa tekoälybudjetin päätöksentekoa.