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課程時長 7 時間:
課程簡介
模組 1:理解 IT 情境下的提示工程
- 什麼是提示工程,以及它對 IT 工作的重要性
- AI 模型如何處理上下文、指令與角色定義
- 提示的組成元素:意圖、角色、上下文、限制條件與格式
- 常見的提示錯誤及避免方法
模組 2:結構化提示技巧
- 運用框架:角色–任務–格式(Role–Task–Format)、思維鏈(Chain-of-Thought)及少樣本提示(Few-Shot prompting)
- 為重複性的 IT 任務建立可重用的提示範本
- 設計系統層級及特定任務的提示詞
模組 3:IT 應用案例與實作練習
- 撰寫並優化以下领域的提示詞:
- 系統疑難排解與診斷
- 設定與部署文件
- 程式碼審查與腳本生成
- 客戶溝通與知識庫更新
- 提示詞迭代與驗證:確保準確性與一致性
模組 4:將提示工程整合至 IT 工作流程
- 在 IT 服務管理與顧問工作中嵌入 AI 提示技術
- 提示詞庫、版本控制與文件記錄
- 企業環境中倫理與安全的 AI 使用原則
- 後續步驟:探索進階提示工具與自動化框架
總結與問答
- 重點概念回顧
- 小組反思最佳實務與經驗教訓
- 持續技能發展的實用建議
最低要求
- 熟悉 IT 概念、系統工作流程或技術文件
- 具有在日常工作中使用 AI 工具(例如 ChatGPT、Copilot 或類似工具)的經驗
適用對象
- IT 顧問
- 系統管理員
- 技術專案經理
- AI 解決方案設計師
客戶評論 (2)
全面了解背景;如何进行提示。
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
課程 - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
機器翻譯
使用正确且有效的提示词
Marses Pacaldo
課程 - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機器翻譯