Prompt engineering och LLM-optimering för utvecklare
Stora språkmodeller är nu ett praktiskt lager i programvara för produktion – de används för kodgenerering, datautvinning, sammanfattning och autonoma agenter. Det här spåret lär er att kommunicera precist och tillförlitligt med sådana modeller, att utvärdera och säkra deras resultat samt att integrera dem i riktiga applikationer utan skenande kostnader eller oförutsägbart beteende. Fokus är praktiskt och anpassat för utvecklare: varje ämne kopplas till beslut ni fattar när ni bygger med API:er som OpenAI och Anthropic eller med modeller med öppna vikter.
Det här lär ni er
Ni börjar med grunderna i promptar – tydliga instruktioner, rollformulering och few-shot-mönster – och går sedan vidare till avancerade strategier som chain-of-thought, self-consistency och begränsningar av utdata. Senare kurser tar upp hur LLM:er integreras i utvecklares arbetsflöden, prompt engineering specifikt för kodgenerering och datauppgifter samt hur LLM-drivna applikationer byggs från början till slut. Spåret omfattar också utvärdering och säkring av modellresultat, identifiering av fellägen och skydd mot prompt injection. De avslutande kurserna behandlar prestandajustering, kostnadsoptimering, domänspecifik finjustering, agentiska AI-mönster med verktygsanvändning och orkestrering samt hela processen för att produktionssätta och skala LLM-lösningar.
Utbildningsvägen
Tolv kurser går från A1 till C1. Den inledande kursen, Grunderna i prompt engineering, etablerar vokabulären och den mentala modellen. Kurserna på mellannivå – Integrera LLM:er i utvecklares arbetsflöden, Prompt engineering för kod och data och Bygga LLM-drivna applikationer – tar er vidare till praktiskt byggande. Spåret avslutas på C1-nivå med Avancerad agentisk AI och orkestrering, Anpassa LLM:er för specifika domäner och Produktionssätta och skala LLM-lösningar, med fokus på de tekniska frågor som uppstår när LLM-funktioner tas i produktion i stor skala.
Så fungerar det
Varje kurs är uppdelad i korta, fokuserade lektioner som ni genomför med återkoppling i realtid och en AI-handledare när ni kör fast. Övningarna är praktiska: ni skriver, testar och förbättrar promptar och integrationskod direkt i den inbyggda redigeraren och ser effekten av varje ändring omedelbart, i stället för att bara läsa om det abstrakt.
