+0123456789

人工智能提示词工程:高级技巧与应用

奥德赛大学人工智能提示词工程课程

人工智能提示词工程:高级技巧与应用

课程简介

欢迎来到奥德赛大学的“人工智能提示词工程:高级技巧与应用”课程!随着大型语言模型(LLM)如 GPT 系列的飞速发展,如何有效地与这些强大的 AI 进行交互,引导它们生成精确、富有创意且符合伦理的内容,已成为一项关键技能。本课程专为希望深入掌握提示词工程艺术与科学的学习者设计。

我们将超越基础,深入探索一系列高级提示词策略,包括但不限于:上下文学习(In-context Learning)、思维链(Chain-of-Thought)提示、自我一致性(Self-Consistency)方法、角色扮演(Persona Pattern)、以及针对特定任务(如代码生成、创意写作、复杂推理)的优化技巧。您将通过丰富的案例研究和动手实践,学习如何设计、测试和迭代优化提示词,以最大限度地发挥 AI 的潜力,同时规避潜在的偏见和风险。

本课程适合有一定编程基础或对 AI 技术有浓厚兴趣的开发者、研究人员、内容创作者、产品经理以及任何希望在 AI 时代保持领先地位的专业人士。加入我们,一起解锁与 AI 高效协作的未来!

授课导师 : 王海峰 博士
计划招生 : 30人 课程模块: 8
预计学时 : 60 小时 (含实践)
领域 : 人工智能, 提示词工程, 大语言模型
关键词 : Prompt Engineering, LLM, GPT-4, AI交互

课程大纲

本课程大纲旨在系统性地覆盖人工智能提示词工程的核心知识与高级应用,通过理论讲解、案例分析和实践操作相结合的方式,帮助学员逐步建立深厚的理论基础和实践能力。

模块一:提示词工程基础回顾与进阶 (8学时)
1.1 提示词工程核心概念再探:从基础到精确控制
时长: 2小时 | 难度: 基础
1.2 主流大型语言模型(LLM)架构与特性对比 (GPT, Claude, Llama等)
时长: 3小时 | 难度: 中级
1.3 提示词设计原则:清晰、具体、上下文感知
时长: 3小时 | 难度: 中级
模块二:高级提示词设计技巧 (12学时)
2.1 上下文学习:零样本、少样本与微调的权衡
时长: 3小时 | 难度: 中级
2.2 思维链(CoT)提示:引导模型进行复杂推理
时长: 3小时 | 难度: 中级
2.3 自我一致性与多路径推理:提升结果的鲁棒性
时长: 3小时 | 难度: 高级
2.4 角色扮演模式与结构化输出控制
时长: 3小时 | 难度: 中级
模块三:特定任务的提示词优化 (15学时)
3.1 文本摘要与信息提取的提示策略
时长: 3小时 | 难度: 中级
3.2 创意写作与内容生成的提示技巧
时长: 4小时 | 难度: 中级
3.3 代码生成、解释与调试的提示工程
时长: 4小时 | 难度: 高级
3.4 图像生成提示艺术(结合 Midjourney, Stable Diffusion 等)
时长: 4小时 | 难度: 中级
模块四:提示词评估、优化与伦理 (10学时)
4.1 提示效果量化评估指标与方法 (BLEU, ROUGE 等)
时长: 3小时 | 难度: 中级
4.2 提示词自动化测试与迭代优化框架
时长: 4小时 | 难度: 高级
4.3 负责任的提示词工程:偏见、安全与伦理考量
时长: 3小时 | 难度: 中级
模块五:前沿技术与未来展望 (5学时)
5.1 Prompt Chaining 与 Agentic AI 简介
时长: 2小时 | 难度: 高级
5.2 提示词工程的未来发展趋势与职业路径
时长: 3小时 | 难度: 中级
模块六:结业项目 (10学时实践)
6.1 综合项目:设计并实现一个基于高级提示词工程的应用
实践 | 难度: 高级

授课导师

王海峰 博士

王海峰 博士

奥德赛大学人工智能学院 教授

王海峰博士是自然语言处理和人工智能领域的资深专家,在大型语言模型和人机交互方面拥有超过15年的研究经验。他领导的实验室在国际顶级会议上发表了多篇高影响力论文,并致力于将前沿研究成果应用于实际教学中,培养下一代AI创新人才。王博士以其深入浅出的教学风格和对学生认真负责的态度深受好评。

社交媒体:

学员评价

学员 张伟

张伟

软件工程师

这门课彻底改变了我对 AI 的看法!王博士讲授的高级提示技巧非常实用,尤其是思维链和角色扮演部分,让我在工作中与 LLM 协作的效率大大提高。强烈推荐给所有想深入了解提示词工程的同行。

学员 李静

李静

内容策略师

课程内容系统且深入,案例丰富。特别是关于提示词评估和优化的部分,对我制定内容生成策略非常有帮助。实践项目也很有挑战性,收获巨大。

更多相关课程

探索奥德赛大学在人工智能领域的更多优质课程,拓展您的知识边界。

掌握与AI有效沟通的基础,学习编写清晰、有效的提示词。

探讨人工智能发展中的伦理挑战,学习构建负责任的AI系统。

深入理解NLP核心技术,掌握文本处理、分析与生成的实战方法。

系统学习机器学习基本概念、常用算法及其在各领域的应用。