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提示詞工程從入門到精通

主講老師: 李家貴 李家貴

主講師資:李家貴

課時(shí)安排: 1天,6小時(shí)/天
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號(hào))
課程簡(jiǎn)介: 本課程適合人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及對(duì)提示詞工程和AIGC感興趣的從業(yè)人員。無論是初學(xué)者還是有一定經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士,都能通過本課程提升技能,獲得實(shí)際應(yīng)用的能力。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2024-12-16 13:36

提示詞工程從入門到精通

大數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)戰(zhàn)專家—李家貴老師

廣東省人工智能與大數(shù)據(jù)中心技術(shù)總監(jiān)/數(shù)據(jù)中臺(tái)部總經(jīng)理/CDO

課程背景:

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,提示詞工程成為大模型和生成式人工智能(AIGC)領(lǐng)域的重要組成部分。通過精準(zhǔn)的提示詞,我們可以有效地引導(dǎo)AI生成高質(zhì)量的內(nèi)容,并提高工作效率。本課程將全面介紹提示詞工程的概念、實(shí)戰(zhàn)技巧和應(yīng)用案例,幫助學(xué)員掌握這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

課程收益:

本課程將幫助學(xué)員理解提示詞工程的核心概念及其重要性,掌握不同場(chǎng)景下的提示詞應(yīng)用技巧。通過豐富的實(shí)戰(zhàn)演練和案例分享,學(xué)員將能夠熟練使用提示詞技術(shù)提升工作效率,并在實(shí)際業(yè)務(wù)中應(yīng)用這一技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和突破。

教學(xué)方法:

本課程采用理論講解與實(shí)戰(zhàn)演練相結(jié)合的教學(xué)方法。通過系統(tǒng)的理論講解,使學(xué)員建立堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ);通過實(shí)際操作演練,增強(qiáng)學(xué)員的實(shí)戰(zhàn)能力。此外,課程還將通過案例分享,幫助學(xué)員理解和應(yīng)用提示詞工程在不同場(chǎng)景中的實(shí)際效果。

目標(biāo)受眾:

本課程適合人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及對(duì)提示詞工程和AIGC感興趣的從業(yè)人員。無論是初學(xué)者還是有一定經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士,都能通過本課程提升技能,獲得實(shí)際應(yīng)用的能力。


課程時(shí)長(zhǎng):1天。

課前演示(均跟提示詞有關(guān)系):

1、數(shù)字人演示:演示劉潤(rùn)-數(shù)字人

2、AI生成PPT:演示一鍵生成PPT

3、文生文:演示ChatGPT、Claude

4、文生圖:Midjourney、Stable Diffusion Online、ideogram


課程大綱:

第一章:引言與提示詞概覽

1.1提示詞是什么

1.2提示詞是最接近硅基智能的方式

1.3提示詞與大模型、AIGC的關(guān)系

1.4提示次有什么用?

1.5提示詞工程的重要性:OpenAI官方觀點(diǎn)

1.6 OpenAI官方六大原則

1.7相同的問題,生成的內(nèi)容會(huì)一樣嗎?

1.8 提示詞可以輸入很復(fù)雜嗎?提示詞可以解決復(fù)雜問題嗎?

1.9到底要不要對(duì)大模型禮貌?

1.10 實(shí)戰(zhàn)視角:實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)

1.11工具:18個(gè)提示詞模版

第二章:提示詞八招實(shí)戰(zhàn)

2.1 prompt的一個(gè)本質(zhì)

2.2 prompt的二個(gè)心法

2.3 prompt的三項(xiàng)溝通要點(diǎn)

2.4 prompt的四項(xiàng)chat法則

2.5 prompt的五個(gè)業(yè)務(wù)法則

2.6 prompt的六條咒語

2.7 prompt的七項(xiàng)注意

2.8 prompt的天龍八部

2.9  prompt的繼續(xù)法則

2.10 prompt的PUA法則

2.11 prompt秘密咒語

2.12 prompt自動(dòng)化

第三章:提示詞十二式實(shí)戰(zhàn)

3.1指令式提問:確保得到更準(zhǔn)確的答案

3.2 角色扮演提問:讓AI更專業(yè)

3.3 示例提問:讓AI更快理解需求

3.4 關(guān)鍵詞提問:讓回答更具針對(duì)性

3.5 引導(dǎo)式提問:讓AI幫你腦暴

3.6 摘要提問:快速壓縮長(zhǎng)篇信息

3.7 對(duì)話式提問:讓溝通更加人性化

3.8 信息一致性提問:如何不跑偏

3.9 信息整合提問:AI高效整合信息并解決問題

3.10約束提問:精準(zhǔn)獲取所需內(nèi)容

3.11歸納提問:對(duì)信息快速分組

3.12 情緒分析提問:怎么讓AI有更多的人情味

第四章:提示詞高級(jí)Agent實(shí)戰(zhàn)

4.1 提示詞在Agent中的應(yīng)用

4.2 AIGC的應(yīng)用形態(tài)

4.3 Agent是大模型時(shí)代的“APP”

4.4 Agent核心組成部分

4.5 Agent顛覆工作方式

4.6 Agent賦能傳統(tǒng)工作流

4.7 典型應(yīng)用實(shí)踐:COZE.CN

4.8準(zhǔn)備工作:登錄注冊(cè)Coze.cn

4.9 實(shí)踐流程

4.9.1 實(shí)踐步驟1:撰寫提示詞

4.9.2結(jié)構(gòu)化提示詞實(shí)例

4.9.3實(shí)踐工具:提示詞生成器

4.9.4實(shí)踐步驟2:上傳知識(shí)庫

4.9.5實(shí)踐步驟3:編制并調(diào)試工作流

4.9.6實(shí)踐步驟4:調(diào)試并發(fā)布

 

附錄1:常見提示詞場(chǎng)景案例分享

以下為30個(gè)提示詞案例的部分示意,可根據(jù)具體場(chǎng)景選擇、替換或者定制

案例9: 利用特定提示詞生成復(fù)雜報(bào)告

描述:某新媒體團(tuán)隊(duì)通過復(fù)雜的提示詞技術(shù),生成萬字復(fù)雜報(bào)告

案例10:利用特定提示詞提煉一本書

描述:某自媒體博主把《一本書讀懂?dāng)?shù)據(jù)治理》這本書能夠快速提煉,精讀

案例13:利用特定提示詞復(fù)雜格式快速優(yōu)化

描述:某科技公司在終驗(yàn)一個(gè)1000萬的訂單時(shí),需要將交付的報(bào)告進(jìn)行格式調(diào)優(yōu),人工需要1天,利用AI降低至20分鐘。

案例15:利用特定提示詞修改數(shù)據(jù)安全論文 描述:講師本人案例。通過詳細(xì)的版本迭代展示AIGC工具如何大幅提升高級(jí)別論文的撰寫,包括改進(jìn)論文中的技術(shù)術(shù)語和邏輯結(jié)構(gòu),提高了論文的質(zhì)量和專業(yè)性。

案例16:利用特定提示詞進(jìn)行公眾號(hào)原創(chuàng)文章創(chuàng)作 描述:講師本人案例。通過AIGC技術(shù)撰寫公眾號(hào)原創(chuàng)文章,提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率和質(zhì)量。AIGC工具能夠根據(jù)企業(yè)品牌定位和目標(biāo)受眾,自動(dòng)生成符合風(fēng)格和主題的文章,節(jié)省了人力資源。

案例17:需求分析

如何利用復(fù)雜提示詞處理1000萬的項(xiàng)目需求分析

 
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