Prompt Engineering for ChatGPT 培训
Prompt Engineering 是设计输入的过程,这些输入指导 AI 模型生成特定类型的输出。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或远程)面向初级到高级开发人员和研究人员,他们希望制作有效的提示以从 ChatGPT 中获得所需的响应。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 AI 模型的提示工程原理,例如 ChatGPT。
- 有效引导 AI 产生预期结果的设计提示。
- 在制作提示时应用道德考虑。
- 预测并适应不断变化的 AI 交互环境。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
Prompt Engineering 简介
- 什么是提示工程?
- 有效提示的重要性
- 提示在人工智能通信中的作用
ChatGPT 的基础知识
- 了解 ChatGPT 的功能
- 限制和注意事项
- 与 ChatGPT 交互的最佳实践
设计有效的提示
- 一个好的提示的组成部分
- 及时优化的技术
- 为特定结果制作提示
实践练习
- 针对不同场景制作提示
- 分析响应和迭代
- 角色扮演 ChatGPT
高级 Prompt Engineering
- 上下文提示和递归提示
- 特定于域的提示设计
- 管理提示中的歧义
最佳实践 Prompt Engineering
- 建立明确的目标
- 平衡细节和灵活性
- 持续学习和适应
伦理考量
- 人工智能中的偏见和公平性
- 合乎道德的提示设计
- 提示对 AI 行为的影响
项目工作
- 制定及时的策略
- 实际应用和测试
- 介绍和审查提示策略
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的 AI 概念
- 具有任何编程语言的经验
- 熟悉 ChatGPT 或类似的 AI 语言模型
观众
- 人工智能研究人员
- 软件开发人员
- 产品经理
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- 制定高级提示以优化AI响应。
- 控制和细化AI生成的文本以确保准确性和一致性。
- 利用提示链接和上下文管理技术。
- 减轻偏见并提高提示工程中对伦理AI的使用。
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- 了解提示工程在AI驱动的客户互动中的作用。
- 优化聊天机器人的提示,以增强用户参与感和满意度。
- 有效利用AI模型处理客户查询和自动化响应。
- 为复杂的工作流程、升级和问题解决设计提示。
- 确保伦理的AI互动,并减少自动化客户服务中的偏见。
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- 了解金融应用中提示工程的基本原理。
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- 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
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- 了解医疗保健领域提示工程的基础知识。
- 在临床文档和患者互动中使用 AI 提示。
- 利用 AI 进行医学研究和文献审查。
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- 了解提示工程在企业自动化中的作用。
- 制定高级提示以优化 AI 驱动的决策。
- 利用 AI 驱动的策略高效自动化业务工作流程。
- 提高 AI 生成的洞察力的准确性和可靠性。
- 确保 AI 驱动操作中的合规性、安全性和治理。
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- 了解多模态AI及其应用的基本原理。
- 为文本、图像、音频和视频生成设计和优化提示。
- 利用GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision等多模态AI平台的API。
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- 利用人工智慧生成高转换率的营销文案和广告创意。
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- 为代码生成、审查和优化任务创建精确的提示。
- 使用提示链和精炼技术,在迭代工作流程中改善 AI 的回应。
- 从最少的输入生成结构化输出,如测试用例、SQL 查询和文档。
- 减少幻觉并提高对技术环境中 LLM 行为的控制。
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实践操作。
- 如需为此课程定制培训,请联系我们进行安排。
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- 对快速工程概念有深入的理解。
- 为 ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI 和 MidJourney 编写准确有效的提示。
- 使用提示工程中的最新工具和技术生成超逼真的文本和图像。
- 使用 AI 驱动的提示工程工具自动生成提示。
- 将提示工程应用于各种使用案例。
- 将 prompt 工程整合到他们自己的专案和工作流程中。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 制作详细的提示以生成复杂的图像。
- 了解影响视觉 AI 输出的语言细微差别。
- 将提示工程技术应用于各种形式的视觉媒体。
- 评估和优化 AI 生成的图像,以满足生产标准。