基础认知模块

1. 认识人工智能

• 人工智能发展现状与核心原理
• 主流AI模型的技术特点与应用边界

2. 提高工作效率的AI工具

• 文本生成类工具实践指南
• 数据分析类AI工具操作演示
• 多模态工具的综合运用场景

核心方法模块

3. 如何向AI高效提问

• 提问结构设计原则
• 常见低效提问模式分析
• 上下文构建技巧

提示词五大核心技巧

4. 细节描述法

• 特征维度拆解方法
• 量化描述技巧
• 场景构建要点

5. 角色扮演法

• 角色设定模板
• 视角控制技巧
• 专业术语运用

6. 参考示例法

• 优质样本选择标准
• 示例结构化方法
• 相似度控制技巧

7. 复杂问题分解法

• 问题拆解框架
• 分步验证流程
• 结果整合策略

8. 多模态提示词

• 跨模态指令设计
• 内容协同技巧
• 输出格式控制

9. 其他提示技巧补充

• 温度参数调节
• 输出长度控制
• 安全边界设置

进阶应用模块

10-11. 结构化AI提示词

• 模块化设计原理
• 变量参数体系
• 条件判断逻辑

12. AI智能体搭建

• 任务流程设计
• 记忆机制实现
• 自主决策优化

行业实践模块

13. 行业AI应用洞见

• 金融领域应用案例
• 教育场景解决方案
• 医疗行业实践规范

14. 结构化提示词落地实践

• 企业级部署方案
• 效果评估体系
• 持续优化机制

课程采用理论讲解+案例演示+实操训练的递进式教学设计，每个模块包含配套练习素材和参考答案。

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