Prompt engineering og LLM-optimalisering for utviklere
Store språkmodeller er nå et praktisk lag i produksjonsprogramvare – de brukes til kodegenerering, datauttrekking, oppsummering og autonome agenter. Dette læringsløpet lærer Dem å kommunisere presist og pålitelig med slike modeller, evaluere og sikre resultatene deres og integrere dem i reelle applikasjoner uten ukontrollerte kostnader eller uforutsigbar oppførsel. Fokuset er praktisk og rettet mot utviklere: hvert tema knyttes til beslutninger De tar når De bygger med API-er som OpenAI og Anthropic, eller med modeller med åpne vekter.
Dette lærer De
De starter med grunnleggende prompt engineering – tydelige instruksjoner, rolleangivelse og few-shot-mønstre – før De går videre til avanserte strategier, blant annet chain-of-thought, self-consistency og begrensninger på utdata. Senere kurs tar for seg integrering av LLM-er i utviklerarbeidsflyter, prompt engineering spesielt for kodegenerering og dataoppgaver, samt bygging av LLM-drevne applikasjoner fra ende til ende. Læringsløpet dekker også evaluering og sikring av modellresultater, identifisering av feilmønstre og beskyttelse mot prompt injection. De siste kursene handler om ytelsesjustering, kostnadsoptimalisering, domenespesifikk finjustering, agentiske AI-mønstre med verktøybruk og orkestrering, samt hele pipelinen for å klargjøre og skalere LLM-løsninger for produksjon.
Læringsløpet
Tolv kurs går fra A1 til C1. Det innledende kurset, Grunnleggende prompt engineering, etablerer vokabularet og den mentale modellen. Mellomkursene – Integrering av LLM-er i utviklerarbeidsflyter, Prompt engineering for kode og data og Bygging av LLM-drevne applikasjoner – tar Dem over i praktisk bygging. Læringsløpet avsluttes på C1 med Avansert agentisk AI og orkestrering, Tilpasning av LLM-er for spesifikke domener og Klargjøring og skalering av LLM-løsninger for produksjon, som dekker de tekniske utfordringene som oppstår når LLM-funksjoner settes i produksjon i stor skala.
Slik fungerer det
Hvert kurs er delt inn i korte, fokuserte leksjoner som De fullfører med tilbakemeldinger i sanntid og en AI-veileder tilgjengelig når De står fast. Oppgavene er praktiske: De skriver, tester og videreutvikler prompter og integreringskode direkte i den innebygde editoren, og ser effekten av hver endring umiddelbart i stedet for å lese om den på et abstrakt nivå.
