AI大模型提示词设计与优化课程，面向希望系统了解提示词工程与生成式人工智能应用方法的学习者。课程从提示词工程基础入门，围绕核心概念、设计思路和优化方法展开，并结合生成式人工智能的基本原理以及大模型的输入输出特点，帮助学习者建立较为清晰的提示词使用框架。
从资源名称来看，本课程包含配套课件，适合用于个人学习、工作中的AI工具应用以及提示词相关知识的阶段性整理。需要说明的是，本文仅根据提供的课程介绍整理内容，未对课程完整目录、授课形式、课件数量、更新时间或实际可用性作额外确认，具体资源内容请以下载页面及文件实际情况为准。
内容亮点
- 从提示词工程基础概念开始，适合初步接触大模型应用的学习者。
- 围绕提示词的设计与优化展开，便于理解如何组织任务目标、输入信息和输出要求。
- 结合生成式人工智能的基本原理，帮助学习者认识大模型处理指令时的输入输出特点。
- 课程标题标注含配套课件，学习时可结合课程内容进行复习、记录和知识整理。
- 内容侧重方法理解与应用思路，可作为进一步学习AI工具和大模型应用的基础资料。
适用人群
- 希望入门提示词工程、了解大模型基本使用方法的初学者。
- 需要在写作、资料整理、内容生产或日常办公中使用生成式人工智能的职场人士。
- 从事产品、运营、市场、教育、设计或内容相关工作的学习者。
- 希望通过系统课程梳理提示词设计和优化思路的学生及自学者。
资源说明
本资源提供以下课程获取地址，页面是否能够正常访问、资源是否完整以及链接的具体下载限制，均可能受平台规则和分享状态影响。访问或下载前，请留意页面提示，并根据自身设备和网络环境选择合适的地址。
课程链接：
https://pan.quark.cn/s/e1eb6ccdb836
https://pan.baidu.com/s/1iuSeLCc3Dr8folyk3XpNcw?pwd=1111
使用提示
- 建议先了解课程目录和文件说明，再按照基础概念、设计方法、优化实践的顺序学习。
- 学习过程中可使用真实任务进行练习，例如让大模型完成信息提取、内容改写、结构梳理或方案生成，并记录不同提示词带来的输出差异。
- 提示词效果会受到模型版本、上下文信息、任务复杂度和输出要求等因素影响，课程中的方法需要结合具体工具进行调整。
- 对于重要事实、专业结论和涉及个人隐私的内容，不建议直接依赖模型输出，应进行人工核验并避免输入敏感信息。
- 请遵守资源平台的使用规则及相关版权要求，仅将课程用于合法、合规的学习和研究用途。