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一、课程简介

深度对话大模型——提示工程实战课程旨在帮助学员掌握提示工程技术，通过系统化的学习，从基础入门到应用实践，使学员能够在业务、教学、研究等多个领域中更有效地利用生成式AI的强大功能。

二、讲师简介

Q老师，人工智能领域资深专家，拥有15年的人工智能开发领域经验。曾荣获苏州市五一劳动奖章，是微软最有价值专家（MVP）以及苏州工业园区大数据协会的特聘专家。Q老师是SciSharp STACK开源社区的核心组成员，并且创立了TensorFlow苏州社区，专注于人工智能技术的研究与实践。同时，Q老师获得了Google深度学习开发者认证、微软AIM人工智能经理证书以及苏州市高级视觉工程师证书，为其在人工智能领域的专业能力提供了坚实的学术支持。

三、课程目标

掌握生成式AI的基础操作和应用方法。

学习提示工程技术在多个行业中的应用。

探索AI生成内容的创意和实用性。

提升学员在提示工程方面的专业技能。

四、适合参与对象

AI领域的研究者和从业人员。

产品经理及技术开发人员。

教育和内容创作者。

五、时间安排

在实际应用中，可以根据课程的具体规划来设定时间安排。

六、课程特色

模块化教学：从基础到高级逐步深入，系统化提升学员提示工程技能。

实战案例：结合实际应用场景，学以致用，增强学员的实践能力。

互动性强：丰富的实操练习和讲师互动环节，确保学习效果。

七、课程大纲

1.提示词基础概念入门

介绍提示词的基本原理

提示词设计方法

提示工程的关键概念

案例解析与实操演练

2.提示工程基础技术

提示词构建策略

提示词优化方法

针对特定任务的提示词设计

提示词测试和调整方法

3.提示-多模态学习结合

使用多模态提示提升模型效果

提示工程在图像、文本结合中的应用

4.提示-数字生成

数字生成的应用场景

提示词在数值计算和数据生成中的作用

5.提示-群体应用

群体提示工程技巧

提示词在多人协作中的应用

6.提示-人类意图理解

提示词设计中的意图识别

提示词适配不同用户需求的技巧

7.提示-表单信息提取

使用提示工程优化信息提取任务

表单信息自动化处理

8.提示-数据生成任务

自动化数据生成策略

针对数据生成的提示优化

9.提示-任务分解

提示工程在任务分解中的应用

复杂任务的分步提示设计

10.提示-学术资料生成

生成和优化学术文本提示词

学术摘要和文献分析

11.提示-面向行业应用

银行、金融、保险等行业应用案例

定制化提示词设计

12.APP应用开发

GPT-4 API应用与接口集成

提示词在移动应用中的设计

13.DALL-E与3D生成

使用提示生成图像与3D模型

提示词在视觉生成中的实操

 

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