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課程簡介
模塊1——共享基礎(第1-2天)
第1天——上午:AI採用中的人爲因素
• 信任/依賴校準:何時使用AI,何時停止。
• 團隊協議結構(觸發/行動/證據/負責人)。
• 提示策劃者角色:驗證、決策、簽署。AI事件響應計劃。
第1天——下午:約束、風險與合規
• 真實LLM能力——提示風險向量:注入、數據泄露、幻覺。
• 法律框架:GDPR、歐盟AI法案——行業標準(DICOM、HL7、HIPAA)。
• 實踐練習:將領域標準轉化爲提示護欄。
第2天——上午:提示的技術架構
• 代理架構:內存、上下文、目標——從提示設計角度。
• API集成和領域數據源,多代理和提示鏈。
第2天——下午:企業提示剖析
• 6個層次:角色/上下文/約束/領域標準/格式/示例。
• 提示層次:系統(全組織)——領域(團隊)——任務(個人)。
• 演示:解構一個簡單提示,重建它。第3-5天的團隊簡報。
模塊2——共同構建工作坊(第3-4-5天)
第3天——發現與標準審計
- 並行團隊工作坊:架構師、領域特定開發、後端、QA。
- 映射企業標準和約束——識別跨團隊衝突。
- 第3天交付物:標準地圖+影響/優先級矩陣。
第4天——規範設計與模板構建
- 命名規範、版本控制、標籤系統(團隊、領域、目標工具)。
- 構建首批經過驗證的模板:TypeScript DICOM、代碼審查、QA測試、API文檔。
- 第4天交付物:4+個操作模板+規範指南。
第5天——庫組裝、治理與正式移交
- 庫組織,GitHub Copilot/Cursor/內部LLM API集成。
- 提示策劃者角色、質量指標、團隊儀式、30天部署計劃。
- 第5天最終交付物:文檔化庫v1.0+治理章程+30天計劃。
最低要求
- 至少完成過一次AI培訓(入門或進階)。
- 技術角色:具備公司技術棧的開發經驗。
- 管理角色:對AI工具(如ChatGPT、Copilot等)有基本瞭解。
- 公司承諾:團隊領導在第3-5天積極參與。
- 前期提供:現有的標準文檔(README、編碼指南)。
目標受衆
- 軟件架構師
- 開發人員(領域特定、後端、前端)
- QA工程師/代碼技術員
- 團隊領導和中層管理者
- IT管理者、決策者和AI項目負責人
35 小時
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯