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课程大纲
模块1:理解IT环境中的提示技术
- 什么是提示技术,以及它为何对IT工作重要
- AI模型如何处理上下文、指令和角色定义
- 提示的组成部分:意图、角色、上下文、约束和格式
- 常见的提示错误及如何避免
模块2:结构化提示技术
- 使用框架:角色-任务-格式、链式思维和少样本提示
- 为重复性IT任务创建可重用的提示模板
- 设计系统级和任务特定的提示
模块3:IT用例与实践
-
编写和优化提示,用于:
- 系统故障排除与诊断
- 配置与部署文档
- 代码审查与脚本生成
- 客户沟通与知识库更新
- 提示迭代与验证:确保准确性和一致性
模块4:将提示技术融入IT工作流
- 将AI提示嵌入IT服务管理与咨询
- 提示库、版本控制与文档管理
- 企业环境中的AI使用伦理与安全性
- 下一步:探索高级提示工具与自动化框架
总结与问答
- 关键概念回顾
- 小组讨论最佳实践与经验教训
- 持续技能提升的实用建议
要求
- 熟悉IT概念、系统工作流或技术文档。
- 有使用AI工具(如ChatGPT、Copilot或类似工具)的日常工作经验。
受众
- IT顾问
- 系统管理员
- 技术项目经理
- AI赋能解决方案设计师
7 小时
客户评论 (2)
由于我们之前参加了Roche内部的AI培训(共6节课),本次培训的大部分内容是一个很好的总结,不过,我个人在这次培训中学到了一些新东西,即如何反向提问,让AI程序向你提出与特定主题相关的问题。
Roland Gisler - Congenius AG
课程 - Introduction to Prompt Engineering
机器翻译
非常适应
Michal - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
课程 - Prompt Engineering for ChatGPT
机器翻译