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课程时长 14 小时
课程大纲
生成式AI基础及可靠应用
- AI与生成式AI基础:定义、工作原理、价值增值点及局限性
- 实用提示词技巧:可复用的提示词结构、清晰输入、约束条件及输出格式
- 迭代技巧:通过反馈循环及结构化指令优化结果
- 输出质量与验证:检查清单、交叉核对、假设前提、可追溯性及验收标准
- 交付物标准化:技术笔记、摘要、报告及行动项模板
- 文档与需求:起草、重写、结构化、摘要及变更/需求编写
- 负责任使用与数据安全:保密性、知识产权保护、治理原则及安全使用规则
- 基于真实匿名场景的动手实践
应用场景、生产力及工作流整合
- 分析与报告:将原始输入转化为结构化洞察及面向高管的摘要
- 问题解决与故障排查:AI支持的根因分析及行动计划
- 跨职能沟通:决策清晰度、交接流程、会议纪要及利益相关者对齐
- 代码与自动化副驾驶:安全生成及审查代码片段、伪代码及测试逻辑
- 知识工作加速:构建可复用程序、内部标准及知识库内容
- 工作流整合:从请求到交付物的可重复端到端流程,包含验证步骤
- 提示词库及检查清单:基于角色的集合,以提升一致性及采纳率
- 综合实践及30天落地计划:每位参与者将一个实际案例转化为可重复的工作流,实现快速成果及简单度量
要求
本课程专为在工程、技术及运营环境中工作,且负责文档管理、结构化流程、数据驱动决策及团队间协作的专业人士设计。适合希望在不具备高级编程或数据科学经验的情况下,利用生成式AI提升日常任务生产力与输出质量的专家及团队负责人。此外,本课程也适用于频繁处理技术信息,需要更清晰、更快速且更一致交付成果的运营或业务支持岗位。
客户评论 (3)
所提供的广泛工具选择
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培训风格、准备质量以及对重要/相关要点的关注,提供了很好的建议,随时开放提问并给出完整解答,乐于分享信息,总体上,培训师的高水平专业知识与培训方法相结合。
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