Essentials of Prompt Engineering (Simplified Chinese)

在本课程中，我们将向您介绍编写有效提示的基础知识。您将了解如何针对一系列使用案例完善和优化提示。您还将探索零样本、少样本和思维链提示等技巧。最后，您将学习识别与提示工程相关的潜在风险。

• 课程级别：基础级
• 时长：60 分钟

注意：本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕，请单击播放器右下角的 CC 按钮。

课堂活动

本课程包含互动元素、视频、文字说明，以及配文图表。

课程目标

在本课程中，您将了解如何实现以下目标：

• 定义提示的基本要素。
• 定义负面提示。
• 描述推理参数对模型输出的影响。
• 了解设计有效提示的最佳实践。
• 描述基本的提示工程技巧，包括零样本提示、少样本提示和思维链提示。
• 识别常见的提示滥用和风险。

目标受众

本课程面向以下人员：

• 对机器学习和人工智能感兴趣的个人，与特定工作岗位无关
• 准备参加 AWS Certified AI Practitioner 认证考试的个人

预备知识

Essentials of Prompt Engineering 是旨在讲授人工智能、机器学习和生成式人工智能基础知识的系列课程的一部分。如果您尚未完成以下两门课程，建议您先完成：

• Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
• Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

课程大纲

第 1 节：简介

• 如何学习本课程
• 简介
• 欢迎视频

第 2 节：提示的基础知识

• 了解提示
• 提示的要素
• 修改提示
• 推理参数
• 提示最佳实践
• 提示工程技巧
• 零样本提示
• 少样本提示
• 思维链提示
• 知识考核

第 3 节：风险

• 提示滥用和风险
• 中毒、劫持和提示注入
• 暴露和提示泄露
• 越狱
• 知识考核

第 4 部分：结论

• 资源
• 提示工程资源的链接
• 联系我们