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課程簡介
模組 1 – 生成式 AI 與提示工程基礎
- 生成式 AI 的基本概念與運作原理。
- 何謂提示工程,及其重要性。
- 有效提示的結構。
- 簡易提示與進階提示的差異。
模組 2 – 依工作領域進行提示建立與應用
- 行政面向:
- 撰寫文件、報告與意見稿。
- 標準化內部與外部通訊內容。
- 關係管理面向:
- 協助與客戶、合作夥伴及內部使用者的溝通。
- 產生快速、清晰且個人化的回覆。
- 分析面向:
- 支援基於數據與模擬情境的決策過程。
- 從報告中萃取洞察見解。
- 自動化面向:
- 組織並簡化重複性任務。
- 使用鏈結提示(chained prompts)建立自動化工作流。
- 專業領域面向:
- 產生法律、商業、技術與分析內容。
模組 3 – 最佳實務與限制
- 提示的微調與優化。
- 避免產生空泛或不準確的回應。
- 辨識 AI 的偏誤與限制。
模組 4 – 倫理、隱私與責任
- 在企業脈絡中安全且負責任地使用 AI。
- 處理敏感數據與機密資訊。
- 內部準則與合規要求。
總結與後續步驟
最低要求
- 了解工作流程與營運機制。
- 具備數位通訊工具的實務經驗。
- 熟悉數據驅動的決策方法。
受眾對象
- 企業專業人士。
- 團隊主管。
- 行政與分析人員。
8 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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