Live 线上讲座
大语言模型时代，掌控对话未来 —— 如何写出好Prompt的艺术与实战
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
主题介绍：
自从大语言模型（LLM）如GPT、Claude、Gemini、Llama等问世以来，人工智能不再是少数人的技术专利，而是逐渐融入了我们的生活、工作与创作之中。然而，你是否发现：同样是使用大模型，不同的人输入的提示词，生成的结果却天差地别？
有的人能让AI生成高质量、准确、甚至出乎意料的精彩内容；而有的人却屡屡得到模糊、偏离主题、质量低下的回答。关键差异在哪里？就在于——提示词（Prompt）的设计与编写能力！在这个被称为“提示工程（Prompt Engineering）”的新兴领域里，懂得如何与大模型沟通的人，将拥有前所未有的创造力与竞争力。
如果你希望掌握这项新时代的关键技能，这场讲座，正是为你量身打造。
为什么要参加这次网络研讨会？
（1）了解行业趋势
了解美国当前和未来对数据科学和人工智能职位的需求。我们将深入探讨招聘最多的行业、推动增长的技术以及如何将自己定位为理想候选人。
（2）制定制胜策略
发现在竞争激烈的就业市场中脱颖而出的行之有效的策略。从制作完美的简历到在技术面试中脱颖而出，我们将介绍有效展示你专业知识的基本工具和技巧。
（3）掌握热门技能
了解雇主最看重的技术和软技能。无论是熟练掌握 Python、精通机器学习框架，还是能够清晰地传达复杂的想法，你都将学习如何突出最重要的内容。
（4）国际专业人士的见解
获取针对国际求职者量身定制的提示，包括如何驾驭美国就业市场、获得工作签证以及克服独特挑战。
（5）与 2024 年底获得数据科学家职位的申请人交谈
你将学到什么：
（1）为什么提示词至关重要？
什么是Prompt？它在大语言模型中的作用
从工程角度看，提示词如何影响生成结果
成功案例解析：一句Prompt创造百万商业价值
（2）好Prompt的基本原则
清晰性：指令要具体而明确
引导性：如何通过问题设定引导LLM思考
目标对齐：确保生成结果符合预期
上下文铺垫：为什么给模型足够的信息很重要
（3）各种常见提示设计技巧
Few-shot Prompting（少样本提示）
Chain of Thought Prompting（思维链提示）
Role Prompting（设定身份角色）
Self-criticism Prompting（自我反思式提示）
Tree of Thought Prompting（树状思考提示）
每种方法都会配合实战案例，讲解实际应用效果与改进策略
（4）如何优化你的提示词
Prompt调优流程（Prompt Iteration）
多轮对话如何维护一致性
如何减少幻觉（Hallucination）和偏离
（5）趋势前瞻：提示工程的未来
自动提示生成（AutoPrompt）
提示编排系统（Prompt Orchestration）
Prompt Engineering在AI产品开发中的新机会
谁应该参加？
✅ 想提升AI生产力的职场人士
✅ 追求高效写作、内容创作的自由职业者与作家
✅ 希望打造AI智能应用的创业者与开发者
✅ 有志于进入人工智能行业的学生与研究者
✅ 所有对新兴科技感兴趣，希望掌握未来必备技能的人
无论你有没有编程背景，只要你想更好地使用大语言模型，这场讲座都能帮到你！
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