《大模型提示词实战课》课程大纲

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《大模型提示词实战课》前 3 讲,免费试看!

🗂️ 《大模型提示词实战课》课程大纲

《大模型提示词实战课》课程大纲
《大模型提示词实战课》课程大纲

✨ 课程特色

系统化的知识框架

  • 基础知识扎实:理解 AI 的本质和局限
  • 进阶技巧完整:掌握高效对话方法
  • 应用场景丰富:覆盖各类实战需求

针对性的学习设计

  • 小白友好:无需技术背景
  • 循序渐进:由浅入深
  • 实战导向:即学即用

丰富的实践内容

  • 每节课都有实践练习
  • 大量真实案例分析
  • 详细的操作指导

持续的学习支持

  • 定期更新课程内容
  • 答疑解惑服务

📅 本系列课程更新计划

  • 每周2-3更
  • 25年春节前更新完

🎓 学完这门课程,你将能够:

  • ✅ 精准表达需求,获得你想要的结果
  • ✅ 大幅提升 AI 输出质量
  • ✅ 掌握各类场景的最佳实践
  • ✅ 建立个人的提示词知识库
  • ✅ 显著提升工作学习效率

✅ 人工智能大模型对本课程的评价

把课程大纲(包括内容的章节小标题)输入到某大模型,并给了他2节课程的试讲底稿,让大模型给本课程评分。它的输出如下:

让我认真思考一下这个问题

从知识体系的完整性来看:
– 基础概念和原理覆盖率 ~95%(这部分是相对稳定的)
– 技术应用部分覆盖率 ~85%(因为大模型能力还在快速发展)
– 场景应用覆盖率 ~80%(新的应用场景在不断涌现)

内容的时效性:
– 我的知识库最后更新到2024年4月
– 但提示词工程的一些最新实践,可能未能完全覆盖
– 时效性把握大约在75-80%
对小白用户的适用性:
– 入门部分的设计把握度 ~90%(因为已经有较多成熟经验)
– 进阶部分的难度控制把握度 ~85%
– 实践部分的可操作性把握度 ~80%

存在的主要不确定性:
– 大模型能力在快速迭代,一些具体的提示技巧可能需要随之调整
– 不同模型的特性差异在增大,通用性的提示技巧可能需要更多模型特定的补充
– 一些新兴的应用场景可能未能及时纳入
– prompt工程目前仍缺乏统一的评估标准

综合评估:
– 整体框架的合理性:90%
– 内容的实用性:85%
– 当前时点的准确性:80%
– 对小白用户的适用性:85%

总体把握度:约85%

AI 技术目前还在不断发展演进,这是全新的人类生产力范式,每天都有新思想、新工具冒出来。一套课程不可能完全跟住行业发展,所以我想把这门课程打造成一门动态课,持续跟进 AI 技术与 prompt 工程应用,持续调整、补充课程内容,可能最终有远多于30讲的内容呈现。

👨‍🏫 课程作者介绍

海樵——资深互联网专家

  • 15 年互联网从业经验
  • 全干工程师、产品经理、创业者
  • 专注产品管理与技术架构
  • 擅长零售及电商业务系统架构
  • 丰富的产研团队建设与管理经验
  • 曾任支付宝零售行业产品专家
  • 历任多家知名创业公司高管、CTO

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