大規模言語モデル向けプロンプトエンジニアリングの高度ガイド
構造的な論理と正確な指示を通じて、大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングを習得する包括的な高度ガイドです。本コースでは、構造的フレームワーク（CO-STAR）、Few-Shot学習、連鎖的思考推論、出力形式の制約（JSON/Markdown）、プロンプトシステム管理について学び、AIの誤情報生成や論理的な出力の不足といった問題を解決します。
コース概要
📚 コンテンツ概要
構造的な論理と正確な指示によって、AIをマスターするための包括的で高度なガイド。本コースでは、構造フレームワーク（CO-STAR）、Few-Shot学習、思考の連鎖（Chain of Thought）推論、出力形式の制約（JSON/Markdown）、プロンプトシステム管理などを扱い、AIの妄想や論理的な出力不足といった問題を解決する。
会話型のAIとのやり取りから、厳密なプロンプト工学への移行を実現するために、構造的フレームワークと論理的推論の連鎖を導入し、予測可能で高精度な結果を確保する。
🎯 学習目標
- 構造的フレームワークの設計： CO-STAR法を分解・適用し、AIのずれや妄想を排除する高精度な指示を作成する。
- 高度な推論の実装： 思考の連鎖（CoT）およびタスク分解を活用して、複雑な多段階論理的推論をモデルに導く。
- 技術的制約の強化： JSON/Markdownスキーマとネガティブプロンプティングを用いて、プログラム的に解析可能なAI出力を正確に制御する。
- プロンプトシステムの自動化： モジュール化されたプロンプトライブラリを開発し、メタプロンプティング技術を活用して、AIを自己最適化されるプロンプト設計者として扱う。
レッスン 共 5 课时 · 预计 15.0h
レッスン
Lesson
This lesson introduces the probabilistic nature of LLMs, explaining that models function as next-token predictors rather than reasoning engines. Students learn to move beyond conversational prompting by using structural constraints and delimiters to reduce entropy and improve output precision.
This lesson explores In-Context Learning (ICL) as a method to guide Large Language Models through input-output examples rather than weight-based fine-tuning. Students will learn to use zero, one, and few-shot prompting strategies to act as structural anchors that narrow the model's probability distribution and ensure high-precision output.
This lesson explores how Chain of Thought (CoT) reasoning transforms Large Language Models into sequential engines by using the context window as an externalized working memory. Students will learn to move beyond simple prompts by designing explicit logical blueprints that force models to follow verifiable, step-by-step reasoning paths to improve accuracy.
This lesson explores the shift from conversational prompting to structural enforcement, where LLMs are treated as deterministic functions that produce machine-readable outputs. Students learn to implement schema-first methodologies and negative constraints to ensure reliable, parseable data integration within software architectures.
This lesson explores the transition from monolithic, conversational prompting to a systemic architectural approach, where prompts are treated as modular, deterministic functions. By deconstructing instructions into reusable components and variable-based templates, developers can minimize output drift and ensure consistent, scalable performance across automated AI workflows.