课程ID:34936

钱思菁:AI提示词设计课程|掌握AI交互核心技能,提升工作效率与创意输出

在AI时代,提示词是企业使用AI工具的关键。通过学习高效的提示词设计技巧,团队将能够提升与AI的交互效率,创造出更优质的输出。课程针对初学者,帮助他们快速掌握从基础到高级的提示词编写能力,让AI真正助力业务发展。随课程附赠高频使用的AI提示词润色指令和实用网站资源,助力学员提升工作效率。

联系老师培训咨询

曹大嘴老师
  • 提示词基础了解提示词的定义和作用,掌握其在AI交互中的重要性,并通过实例演练提升实际应用能力。
  • 设计技能学习提示词设计的核心技能,包括问题重构、创意引导和结果优化,帮助学员在各种场景中灵活运用。
  • 应用实践通过具体案例和互动练习,提升学员在文档生成、数据分析等办公场景中的提示词应用能力。
  • 常见陷阱识别提示词设计中的常见问题,学习如何避免假设偏见、幻觉生成等陷阱,确保AI输出的客观性和质量。
  • 高效输出掌握高效提示词公式与编写技巧,确保AI输出符合预期,提高工作效率和创意质量。

提示词设计全景探索:从基础到实战的全方位提升 课程将带领学员深入理解提示词的作用和设计技巧,通过实战案例与互动练习,帮助学员掌握AI交互的核心要素。通过对提示词的结构、设计原则和常见陷阱的全面解析,学员将能够有效提升AI的应用能力,真正实现工作中的高效与创新。

获取课程大纲内训课程定制

九大核心要素,全面提升AI交互能力

通过深入的理论讲解与实践操作,课程将帮助学员全面理解提示词的重要性和设计技巧。每个模块针对特定技能,确保学员在真实应用中能够灵活应对各种挑战,为企业带来显著的效益。
  • 提示词定义

    清晰定义提示词,理解其在AI交互中的作用,奠定学习基础。
  • 影响输出

    分析提示词对AI输出质量的影响,从而增强编写有效提示词的能力。
  • 设计结构

    学习提示词的基本结构,包括目标明确、指令具体、上下文详细等要素,确保AI能准确理解需求。
  • 编写技巧

    掌握简洁明了、具体化和分步骤的编写技巧,提高提示词的有效性。
  • 反馈调整

    学习如何根据AI输出进行反馈与调整,优化提示词设计。
  • 案例演练

    通过实际案例演练,帮助学员将理论知识应用于实践,提升实际操作能力。
  • 伦理意识

    培养学员对AI输出的伦理意识,确保提示词设计符合道德标准。
  • 反向思维

    学习如何通过反向思维设计提示词,获得意想不到的创新结果。
  • 办公应用

    掌握提示词在文档生成、数据分析等办公场景中的具体应用,提升工作效率。

从理论到实战,全面提升AI工具应用能力

通过系统的学习和实践,学员将掌握高效编写提示词的技能,能够在多种场景中灵活应用,显著提升工作效率。同时,学员也将具备批判性思维,能够评估并优化AI生成的内容。最终实现从混沌中突围,推动业务的持续增长。
  • 理解提示词

    深入理解提示词的定义与重要性,增强与AI工具的交互能力。
  • 掌握结构

    掌握提示词的基本结构与编写技巧,确保AI输出符合预期。
  • 提升效率

    通过优化提示词设计,显著提升与AI工具交互的效率及效果。
  • 应用实践

    能够在实际工作中灵活运用提示词,生成高质量的工作成果。
  • 批判性评估

    培养批判性思维,能够评估AI输出的质量并进行有效优化。
  • 创新思维

    通过创新的提示词设计,激发AI的创意潜力,推动业务创新。
  • 有效反馈

    学习如何根据输出效果进行反馈与调整,提升提示词的有效性。
  • 伦理意识

    建立对AI应用的伦理意识,确保输出符合道德标准。
  • 多场景应用

    掌握提示词在多种办公场景中的应用技巧,提升整体工作效能。

破解AI应用难题,助力企业高效发展

通过系统的提示词设计培训,企业将能够有效解决在使用AI工具时遇到的各种问题。学员将掌握关键技能,提升团队的整体执行力和创新能力,推动企业在数字化转型中的持续进步。
  • 交互效率低

    帮助企业提升与AI工具的交互效率,减少因提示词设计不当导致的时间浪费。
  • 输出质量差

    通过系统培训,解决因提示词不清晰导致的AI输出质量不达标的问题。
  • 使用技能缺乏

    弥补团队在AI工具使用上的技能缺口,提升整体竞争力。
  • 创新能力不足

    激发团队的创新思维,通过提示词设计推动创意输出。
  • 项目管理混乱

    帮助团队通过高效提示词设计,优化项目管理流程,提高执行效率。
  • 反馈机制缺失

    建立有效的反馈与调整机制,确保AI生成内容的质量不断提升。
  • 伦理风险

    提升团队对AI输出伦理风险的认识,确保业务合规与道德标准。
  • 知识碎片化

    通过系统学习,帮助团队整合和应用AI相关知识,减少知识碎片化问题。
  • 适应性差

    提升团队在不同场景下的适应能力,确保AI工具的灵活运用。

相关推荐

大家在看