北京提示工程培训

这款在 北京 进行的讲师主导培训课程，帮助IT专业人员掌握高级提示工程技术。学习思维链等结构化框架，以优化工作流。通过文档编写、故障排查和自动化的实操技能，提升日常技术任务效率。

本课程由讲师主导，提供北京（线上或线下）培训，旨在帮助高级AI专业人士提升多模态AI应用中的提示工程技能。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解多模态AI的基础知识及其应用。
• 设计和优化用于文本、图像、音频和视频生成的提示。
• 使用多模态AI平台（如GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision）的API。
• 开发整合多种内容格式的AI驱动工作流程。

本次由讲师指导的培训在北京（线上或线下）面向高级企业AI团队、自动化专家和业务分析师，旨在优化大规模业务自动化和决策的AI提示。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解提示工程在企业自动化中的作用。
• 开发高级提示以优化AI驱动的决策。
• 使用AI驱动策略高效自动化业务工作流。
• 提高AI生成洞察的准确性和可靠性。
• 确保AI驱动操作中的合规性、安全性和治理。

本课程为讲师指导的培训（北京 线上或线下），面向高级 AI 工程师、开发者和数据分析师，旨在帮助他们掌握提示工程策略，以在实际应用中最大化 DeepSeek LLM 的效果。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计高级提示以优化 AI 响应。
• 控制和优化 AI 生成的文本，确保其准确性和一致性。
• 利用提示链和上下文管理技术。
• 在提示工程中减少偏见并增强 AI 的伦理使用。

本课程为讲师指导的北京线下或线上培训，面向中级客户支持专业人员、聊天机器人开发人员和自动化工程师，旨在通过提示词工程优化AI驱动的客户互动。

通过本培训，学员将能够：

• 了解提示词工程在AI驱动的客户互动中的作用。
• 优化聊天机器人提示词，以提升用户参与度和满意度。
• 有效使用AI模型处理客户查询并自动化响应。
• 为复杂工作流程、升级和问题解决设计提示词。
• 确保AI互动的道德性，减少自动化客户服务中的偏见。

本课程为讲师指导的实时培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望利用提示工程和少样本学习来优化LLM性能的中级专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 理解提示工程和少样本学习的原理。
• 为各种NLP任务设计有效的提示。
• 利用少样本技术以最少的数据适应LLMs。
• 为实际应用优化LLM性能。

本次由讲师指导的北京（线上或线下）培训面向希望利用AI进行故事创作、剧本写作和内容自动化的初级到中级内容创作者。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解AI驱动故事创作的基础知识。
• 使用提示工程技术生成引人入胜的叙事。
• 通过AI辅助内容构思提升创造力。
• 将AI应用于剧本写作、文章撰写和营销文案。
• 开发结构化提示以进行个性化内容创作。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望利用AI提示工程进行个性化营销活动、客户互动和自动化销售流程的中级营销与销售专业人员。

通过本课程，学员将能够：

• 理解AI驱动的提示工程在营销与销售中的基本原理。
• 使用AI生成高转化率的营销文案和广告创意。
• 通过AI生成的回复自动化客户互动。
• 利用AI进行数据驱动的销售洞察与预测。
• 将AI工具集成到营销与销售自动化工作流程中。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级医疗专业人员和AI开发者，旨在利用提示工程技术提升医疗工作流程、研究效率和患者结果。

课程结束后，学员将能够：

• 了解医疗领域提示工程的基础知识。
• 使用AI提示进行临床文档和患者互动。
• 利用AI进行医学研究和文献综述。
• 通过AI驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗AI符合法规和伦理标准。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向中级金融专业人士和金融科技开发者，旨在通过AI驱动的提示工程技术，提升财务分析、风险管理和决策能力。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解提示工程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。
• 使用AI提示自动化财务报告和数据提取。
• 通过优化提示开发AI驱动的风险评估模型。
• 在金融领域使用AI时确保合规性和伦理考虑。

这种以讲师为主导的北京（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。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向初学者到高级开发人员和研究人员，旨在帮助他们设计有效的提示，以从ChatGPT中获取期望的响应。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解针对ChatGPT等AI模型的提示工程原则。
• 设计有效引导AI生成期望结果的提示。
• 在提示设计中应用伦理考量。
• 预见并适应AI交互的不断演变。

本在北京（线上或线下）举办的由讲师主导的现场培训，面向需要构建大规模支持大语言模型应用的稳健运营管道的机器学习工程师和平台团队。

提示工程已成为一项实用技能，它将生成式AI从新奇事物转化为内容、图像和视频创作的可靠工具。本讲师引导式培训从基础入手，逐步引导学员掌握少样本适配技术和主流创意AI平台。课程兼顾概念与实践，提供ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、Claude、DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney、Leonardo AI以及多模态工具的指导练习，无需编程背景。学员结业后，将具备生成超逼真文本、图像和视频资源的能力，并能将提示驱动的工作流融入日常工作中。