课程简介
提示工程技术(Prompt Engineering)在Artificial Intelligence for Generative Content(AIGC)的应用中占据了至关重要的位置。AIGC,包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和Transformer架构如GPT-3,正日益成为现代技术领域不可或缺的组成部分,尤其在创建新颖、高质量的数字内容和解决复杂问题方面展现出其强大的能力。提示工程技术作为这一领域的关键组成部分,能够通过精心设计的提示来引导AIGC生成出更为精准和有用的输出,从而极大地增强了AIGC在各种应用场景中的实用性和效率。通过合理的提示设计,我们可以更好地控制和指导AI的生成过程,实现更符合人类需求和业务目标的生成结果。
本课程旨在为参与者提供全面的AIGC和提示工程技术的理论基础和实践经验。课程内容将包括AIGC的基本原理、最新的研究进展和实际应用案例,以及提示工程技术的核心概念、方法和实践指南。通过课程学习,参与者不仅能够掌握AIGC的基本知识和技能,还将有机会通过实际的项目练习和案例分析,结合实际场景来应用和实践提示工程技术,从而达到能够独立设计和实施AIGC解决方案的水平。我们的目标是帮助参与者建立起扎实的理论基础,并通过实践操作,了解如何在实际问题中有效应用AIGC和提示工程技术来创造价值。
课程收益
1、对组织:
① 技术提升: 通过这门课程,组织的员工将能够掌握AIGC及提示工程技术的核心理念和实际应用,从而在项目实施和创新方面达到新的高度。这将有助于组织在面临复杂问题时,更好地利用生成性AI技术来找到解决方案。
② 增强竞争力: 通过引进和掌握最新的AIGC和提示工程技术,组织将能够保持在快速发展的AI领域的竞争力,增加其在市场上的影响力。
③ 创新促进: 课程中的实际操作和案例分析能够激发组织内部的创新思维,推动团队探索新的应用场景和解决方案,从而加速产品或服务的创新进程。
2、对个人:
① 技能提升: 个人将能够通过这门课程,掌握AIGC和提示工程技术的基础和进阶知识,这不仅能提升个人的技能水平,也能增加其在职场上的竞争力。
② 拓宽职业前景: 对于寻求在AI和机器学习领域发展的个人,掌握这些先进技术将有助于拓宽职业前景,提供更多的职业选择和发展机会。
③ 实践经验积累: 课程中的实际项目和案例分析将提供宝贵的实践经验,帮助个人理解如何将理论知识应用于实际问题中,从而更好地为未来的职业生涯做准备。
受众人群
一线经理,企业骨干,创新人才
课程周期
3天(18 H)
课程大纲
主题 | 授课内容 | 课程要点 |
Day 1:AIGC技术发展解析与实践应用 Analysis and Practical Application of AIGC Technology Development | 第一节:AIGC技术-起源与未来 AIGC Technology: Origin and Future | · AIGC技术是一种利用人工智能进行生成性组合的技术。其起源可追溯至对生成性算法和人工智能的探索与结合,旨在通过AI创造新的、具有创意的内容。 · 随着技术的不断发展,AIGC不仅能够在数据处理、图片处理等领域实现自动化创作,还展现出在解决复杂问题和创新应用方面的巨大潜力。 · 展望未来,AIGC技术将可能推动生成性AI技术向更多领域和更高层次拓展,为人类创造更多可能性和价值。 |
第二节:AIGC能力展示和Demo AIGC Technology: Origin and Future | · 在AIGC能力展示和Demo环节,我们将通过一系列实际演示来展现AIGC技术的强大能力和应用范围。包括但不限于自动音乐创作、图像生成、文本创作等 · 通过这些Demo,参与者将能够直观地理解AIGC技术的工作原理和应用潜力,同时也为参与者提供了一个亲自体验和探索AIGC技术的机会。 | |
第三节:AIGC在金融、零售行业中的实践:多场景应用介绍 AIGC in Finance and Retail Industries: Multi-Scenario Application Introduction | · AIGC技术已经在许多行业中得到实际应用,为企业和个人带来了实质性的收益。本议题将通过多个实际案例,详细介绍AIGC技术在不同行业和场景中的应用,如在金融、零售等领域的应用。 · 通过这些实际案例,参与者将能够了解到AIGC技术的广泛应用和实际效果,也将为参与者在未来应用AIGC技术提供宝贵的参考和启示。 | |
Day 2:构建大语言模型应用的基础和实操搭建环境 AIGC in Finance and Retail Industries: Multi-Scenario Application Introduction | 第一节:激活大模型---认识和理解涌现能力 AIGC in Finance and Retail Industries: Multi-Scenario Application Introduction | · 我们将探讨大型人工智能模型的激活及其涌现能力。涌现能力是指从简单规则和交互中产生复杂行为和结果的能力。 · 我们将介绍如何通过激活大型模型,例如Transformer架构,来触发和利用这种涌现能力,以实现更为高效和创新金融、零售行业的解决方案。 · 课程将通过理论讲解和实际案例,帮助参与者深入理解涌现能力的概念,以及如何在实际项目中应用大模型来创造价值。 |
第二节:大模型应用构建的基石和常用范式 Key Foundations and Common Paradigms for Building Large Model Applications | · 旨在为参与者提供构建基于大型模型应用的基础知识和常用范式。 · 我们将探讨如何设计和实现与大模型交互的系统,以及如何优化模型以满足特定应用的需求。 · 通过介绍大模型的核心组件、应用框架和最佳实践,课程旨在帮助参与者掌握构建高效、可扩展和可维护的大模型应用的关键技能。 | |
第三节:大模型行业应用创新思路 Innovative Approaches to Large Model Industry Applications | · 探讨大型模型在不同行业中的应用和创新思路。我们将通过一系列的行业案例,介绍如何利用大模型解决实际问题,以及如何结合行业特点创新应用大模型。 · 课程旨在激发参与者的创新思维,提供实际的指导和建议,以帮助参与者在自己的领域中找到大模型应用的新机会和创新点。 · 同时,课程将探讨如何跨越行业应用大模型,以及如何通过合作和共创推动大模型技术的广泛应用和发展。 | |
Day 3:提示工程金融、零售行业场景实战 Innovative Approaches to Large Model Industry Applications | 第一节:提示工程团队场景生成 Innovative Approaches to Large Model Industry Applications | · 将通过实际案例和操作演示,介绍如何在团队环境中实施和应用提示工程技术来生成特定场景。 · 参与者将学习如何协作设计和实施提示策略,以及如何通过团队合作来优化和应用AIGC技术以满足特定场景的需求。 · 课程旨在帮助参与者理解提示工程在团队合作和项目实施中的重要性,以及如何在实际团队环境中应用提示工程技术来实现项目目标。 |
第二节:提示工程场景的梳理以及AIGC工具箱介绍 Innovative Approaches to Large Model Industry Applications | · 深入探讨如何梳理和理解提示工程应用场景,并介绍AIGC工具箱的核心功能和应用。 · 通过课程学习,参与者将能够识别和分析提示工程的应用场景,了解AIGC工具箱如何帮助优化和简化提示工程的实施过程。 · 课程将通过实际案例和操作演示,为参与者提供一套完整的提示工程场景梳理和AIGC工具箱应用的指南和方法论。 | |
第三节:提示工程场景的方案打造和路演 Innovative Approaches to Large Model Industry Applications | · 介绍如何基于提示工程和AIGC技术,构建具体的金融、零售行业解决方案,并通过路演的方式展示和验证方案的效果。 · 课程将涵盖用户画像、用户故事等核心概念,帮助参与者理解如何从用户和业务需求出发,设计和实施符合实际需求的提示工程方案。 · 通过实际的方案打造和路演练习,参与者将能够深入理解提示工程方案的设计、实施和展示过程,以及如何有效地将提示工程应用于实际项目和业务场景中。 |