资源介绍
视频数量：60个
总时长：2小时43分
课程介绍：
生成式AI入门课：从零开始玩转提示工程与AI工具
你打开手机，到处都在聊AI。同事说用ChatGPT写周报又快又好，朋友靠AI做的图发了小红书，就连你那个不太懂技术的爸妈，都开始用语音跟AI助手聊天了。你心里痒痒的想试试，但一打开ChatGPT问了个问题，得到的回答却差强人意，于是默默关掉了页面。
如果你有过类似的感受，这门课就是给你准备的。
课程的老师Shilindra Kumar在软件工程领域摸爬滚打了十五年，帮全球几千名学生入门过新技术。他不讲那些让人头大的公式和术语，就是用最日常的语言，把生成式AI这件事掰开揉碎讲给你听。两个半小时出头，六十节课，从最基础的概念起步，一步步带你走到能用AI解决实际问题的程度。
一、先搞懂生成式AI到底是什么
很多人一上来就急着学怎么用，却连最基本的概念都没弄清楚。课程开头，老师会先带你弄明白一件事：生成式AI和传统AI到底有什么不同。传统AI更多是在做判断和分类，而生成式AI能够自己写出文字、画出图像、编出代码。搞清楚这一点，你才能理解为什么这东西突然火遍了各行各业。
接着老师会用ChatGPT做现场演示，用它写一封邮件、生成一张图片，你会亲眼看到AI在几秒钟之内完成原本需要花半小时的工作。更重要的是，他会带你看看生成式AI在软件开发、市场营销、人力资源这些不同岗位上是怎么被用起来的。看完这些演示，你会明白为什么有人把生成式AI称作当下最值得掌握的技能之一。
二、认识ChatGPT和它背后的大语言模型
光会用还不够，你得知道这东西是怎么运转的。课程会带你认识ChatGPT，从界面操作开始，到发出你的第一条提示词，再到理解它为什么给出这样的回答。
然后老师会把镜头拉远一点，告诉你这一切背后的功臣——大语言模型到底是什么。它是怎么被训练出来的？它的知识截止日期意味着什么？为什么有时候它回答得好，有时候却胡说八道？这些问题的答案，都藏在后面几节课程里。
还有一个很多人忽略的知识点：AI Tokens。听起来很技术，但老师会用现场演示的方式，让你亲眼看到一个提示词是怎么被拆分成一个个碎片的。理解了这一点，你在以后使用AI的时候会更加心中有数。
三、提示词工程：让AI听懂你在说什么
这是整门课最核心的部分。很多人用AI用得不好，根本原因不是AI不行，而是问问题的方式不对。老师会先带你看看那些常见的提示词错误，比如太笼统、太模糊、太想当然。
然后他会教你一个特别实用的技巧：角色扮演式提示。简单说，就是告诉AI你现在扮演一个营养师，然后再问问题。这种方式能让AI的回答质量提升一个档次。老师会用现场演示带你完整地写出一个结构良好的提示词，你跟着做一遍就能上手。
课程还会教你一个进阶玩法：思维链提示。这是一种让AI一步步展示推理过程的技术，特别适合用来解决数学题、逻辑分析这类需要多步思考的问题。
四、高阶提示技巧
学会了基础之后，老师会带你进入更高级的领域。你会学到提示词链的概念，把一个复杂的任务拆成多个小任务，让AI一步步完成。这种方法在处理长文档分析、多步骤决策时特别好用。
你还会学到三种不同的提示方式：零样本提示、单样本提示和少样本提示。每种方式都有各自的适用场景，老师会用真实案例带你理解它们的区别。
五、AI在职场中的实战应用
理论讲得再多，不如直接看怎么用。课程专门用一节的时间，带你看看今天就能上手的AI实战场景：用AI写一封得体的商务邮件，或者帮你回复一封难处理的邮件；用AI快速搭建一个专业演示文稿的框架；用AI优化你的简历，让它更容易通过招聘系统的筛选；甚至用AI来写代码、调试代码、解释一段你看不懂的代码逻辑。
这些都是日常工作和求职中真实会遇到的需求。学完这一节，你会发现AI不是一个高高在上的技术名词，而是一个随时能搭把手的得力助手。
六、安全和负责任地使用AI
AI不是万能的，它有时候会一本正经地胡说八道，这在技术圈叫AI幻觉。老师会专门用一节的时间带你理解幻觉是怎么产生的，以及有哪些实用的技巧可以减少这种情况。
另外，老师还会提醒你注意隐私保护，哪些信息不能随便喂给AI，日常使用中有哪些安全规范需要遵守。用好AI的前提是用对AI，这部分内容虽然不像提示词技巧那么让人兴奋，但同样重要。
七、了解一下检索增强生成
课程的最后一节会带你了解一个你可能听过很多次的概念：检索增强生成，也就是常说的RAG。简单说，就是让AI在回答问题之前先去查一查相关资料，然后再给出答案。这种方式能大大减少AI胡说八道的概率，也是企业在内部部署AI应用时的核心技术之一。老师会用银行业的实际案例，带你理解RAG的完整工作流程。
学完这门课，你会从一个对AI一知半解的状态，变成一个能用AI解决实际问题的人。你会懂得怎么写出让AI给出高质量回答的提示词，知道哪些工具适合什么场景，也清楚使用AI的边界和风险在哪里。这些能力放在今天的职场里，是实打实的加分项。