课程ID:38887

王志涛:AI交互提升培训|掌握AI提示词撰写,驱动企业智能化转型

在AI时代,企业需掌握如何有效利用AI工具以提升生产力。通过系统化的提示词撰写方法,学员将学会如何让AI理解需求,从而获得高质量输出。这一培训专为希望提升市场竞争力的企业设计,帮助管理者与员工在AI交互中实现高效沟通与协作,确保企业在快速变化的商业环境中脱颖而出。

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曹大嘴老师
  • 1364模型这一模型涵盖1个核心理念、3个基本原则、6个实用方法和4个结构提示,帮助企业构建高效的AI交互流程,确保输出结果的精准性和可控性。
  • 市场分析通过AI的力量,学员将掌握如何进行深入的市场分析,识别潜在机会并做出数据驱动的决策,提升企业的市场竞争力。
  • 交互策略课程强调设计有效的AI交互策略,让学员学会如何通过结构化提示词确保AI理解其需求,从而获得高质量的输出。
  • 实战案例通过丰富的实战案例分享,帮助学员理解如何在实际工作中应用AI技术,提高工作效率和输出质量。
  • 思维模型掌握通过思维模型推动AI大模型的运作,使得学员能够高效引导AI生成符合需求的内容,提升业务决策的支持能力。

AI交互能力提升:构建高效的智能化应用体系 通过1364模型,课程系统化地教授AI提示词的撰写与应用,帮助企业打破信息孤岛,实现智能化的市场分析与决策支持。学员将掌握如何设计高效的AI交互模式,确保在复杂环境中获得准确的业务洞察。

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从理论到实战,打通AI应用的所有关键环节

课程内容涵盖AI基础理论、提示词撰写技巧到高阶应用方法,确保学员能够全方位理解和应用AI技术,提升企业在智能化转型过程中的应对能力。
  • AI基础理论

    深入了解AI的运作机制与应用价值,帮助学员建立正确的AI认知,避免低效使用。
  • 提示词撰写

    学习如何撰写结构化的提示词,确保AI能够理解需求,从而产生精准高效的结果,提升工作效率。
  • 应用技能

    掌握AI在市场分析、竞品研究等领域的应用技能,确保学员能够在实际工作中灵活运用AI技术。
  • 高阶方法

    学习如何用思维模型推动AI大模型的高效运作,提升AI的响应质量与适应能力。
  • 案例分析

    通过真实案例的分析与拆解,帮助学员在场景中应用所学知识,实现理论与实践的有效结合。
  • 反馈与调整

    通过不断的实践与反馈,帮助学员调整AI交互策略,确保在实际应用中获得最佳效果。
  • 标准化流程

    建立标准化的AI应用流程,让企业在AI使用上更加专业化,提升团队的整体工作效率。
  • 团队协作

    通过团队合作案例,让学员在实践中体验AI如何促进团队协作与信息共享。
  • 未来展望

    探讨AI技术的未来发展趋势,帮助学员为企业的长远发展做好准备,抓住市场机遇。

掌握AI应用的核心能力,推动企业智能化发展

通过系统化的学习,企业学员将掌握AI交互的核心能力,提高工作效率,推动企业的智能化转型与持续发展。
  • 系统化能力

    学员将掌握系统化的AI应用能力,确保高质量的输出,提升企业在市场中的竞争力。
  • 高效沟通

    通过有效的提示词设计,学员能够实现与AI的高效沟通,确保信息传递的准确性与及时性。
  • 创新思维

    学习用AI进行市场趋势分析与创新机会识别,帮助学员培养数据驱动的创新思维。
  • 实战技巧

    掌握AI提示词撰写的实战技巧,确保学员能够在各种工作场景中灵活应用所学知识。
  • 团队协作能力

    通过团队案例分析,提升学员在团队合作中的AI应用能力,实现协同效应。
  • 反馈机制

    学习如何建立有效的反馈机制,及时调整AI交互策略,以获得更好的应用效果。
  • 持续学习

    培养学员在快速变化的市场环境中持续学习的能力,适应AI技术的发展与变化。
  • 标准化流程

    学员将能够建立标准化的AI应用流程,提高团队在使用AI时的专业性与一致性。
  • 战略思维

    通过AI的应用,帮助学员提升战略思维能力,更好地应对市场挑战与机遇。

解决企业在AI应用中的关键问题,提升整体能力

通过系统性的培训,帮助企业解决在AI应用过程中遇到的各种问题,提升整体工作效率与决策能力。
  • 输出质量不稳定

    帮助企业识别提示词设计中的问题,确保AI输出的质量与稳定性,满足业务需求。
  • 沟通不畅

    通过有效的提示词设计,解决AI与用户之间的沟通障碍,提高信息传递的效率与准确性。
  • 缺乏系统化能力

    建立系统化的AI应用框架,解决企业在AI应用中缺乏整体思路的问题,提升使用效率。
  • 决策支持不足

    通过AI进行数据分析与市场研究,提升企业的决策支持能力,确保战略的有效实施。
  • 低效使用

    帮助企业建立正确的AI认知,避免盲目试错,提升AI的实际应用效率。
  • 创新能力不足

    通过数据驱动的分析,帮助企业识别市场机会与创新点,提升整体的创新能力。
  • 缺乏反馈机制

    建立有效的反馈机制,确保持续优化AI交互与应用策略,提升使用效果。
  • 团队协作不畅

    通过团队案例分析,提升团队在AI应用中的协作能力,实现信息共享与高效合作。
  • 战略适应性差

    提升企业在快速变化市场中的战略适应能力,确保在AI技术发展中不落后于竞争对手。

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