大规模业务运营中的提示工程 培训
提示工程是AI提示的战略设计,旨在优化大规模的自动化和决策。 在大规模的业务运营中,有效的提示增强了以AI为驱动的流程,简化了工作流程,并提高了各个部门的效率。
这个由讲师主导的现场培训(在线或现场)旨在针对高级企业AI团队、自动化专家和业务分析师,这些人员希望针对大规模业务自动化和决策完善AI提示。
完成这次培训后,参与者将能够:
- 了解提示工程在企业自动化中的作用。
- 开发高级提示来优化以AI为驱动的决策。
- 使用以AI为驱动的战略高效地自动化业务工作流程。
- 提高AI生成的洞察的准确性和可靠性。
- 确保AI驱动的操作中的合规性、安全性和治理。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 要提出针对本课程的定制培训请求,请联系我们进行安排。
课程大纲
大型工程中人工智慧的介绍
- 定义企业的AI驱动自动化
- 提示工程对效率的影响
- 扩展AI自动化的主要挑战
进阶策略
- 为复杂的工作流程设计有效的提示
- 针对企业级操作优化AI响应
- 减少偏见和提高AI的可解释性
AI驱动的决策和洞察
- 利用AI进行预测分析
- 用AI驱动的提示增强商业智能
- 确保数据的准确性和决策的可靠性
企业与AI
- 构建以AI驱动的流程自动化
- 将AI模型与企业系统(ERP、CRM等)集成
- 监控和优化基于AI的工作流程
AI操作中的治理、风险、合规性和安全性
- 确保在业务自动化中负责任地使用AI
- 数据隐私、Security和AI合规标准
- 减轻风险和管理AI失败
案例研究和行业应用
- 以AI驱动的自动化成功案例
- 从大规模AI部署中吸取的教训
- AI驱动的商业操作中的未来趋势
实用研讨会
- 建立企业AI自动化工作流程
- 针对现实世界商业用例微调AI提示
- 增强的决策的AI实时模拟
总结和结论
要求
- 对业务自动化中AI应用程序的透彻理解
- 数据分析和决策工作流的经验
- 对企业级自动化工具和AI框架的熟悉
观众
- 企业AI团队
- 自动化专家
- Business分析师
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Michal - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
课程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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培训结束后,参与者将能够:
- 在 Vertex AI 中对 Gemini 模型应用监督微调技术。
- 实施提示管理工作流程,包括版本控制和测试。
- 利用评估库对 AI 性能进行基准测试和优化。
- 在生产环境中部署和监控改进后的模型。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 使用 Vertex AI 微调和提示工具的实践实验室。
- 企业模型优化的案例研究。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
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- 应用AI工具简化临床、行政和研究任务。
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- 优化提示以获得一致且准确的结果。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 实践练习与案例分析。
- AI工具的动手实验。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
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- 理解Prompt Engineering在金融应用中的基础知识。
- 利用AI模型进行财务预测和市场情绪分析。
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- 通过优化提示开发AI驱动的风险评估模型。
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- 了解医疗领域中提示工程的基础知识。
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- 理解AI驱动的提示工程在市场营销和销售中的基本原理。
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- 了解以 AI 为主导的讲故事的基本原理。
- 使用提示工程技术生成引人入胜的叙事。
- 利用 AI 辅助的内容构思提高创造力。
- 将 AI 应用于编剧、写文章和营销文案。
- 为个性化内容创作开发结构化提示。
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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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14 小时本次由讲师指导的中国(线上或线下)培训,面向希望利用提示词生成令人印象深刻的逼真文本和图像的AI从业者和爱好者。
培训结束后,参与者将能够:
- 扎实掌握提示词工程的概念。
- 为ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI和MidJourney编写准确且有效的提示词。
- 使用提示词工程的最新工具和技术生成超逼真的文本和图像。
- 使用AI驱动的提示词工程工具自动化提示词生成。
- 将提示词工程应用于各种用例。
- 将提示词工程融入自己的项目和工作流程中。
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14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望利用人工智能增强视觉制作的中级视觉内容创作者。
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。