hong-kong現場提示工程培訓

本課程由講師主導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，旨在幫助高級AI專業人士提升多模態AI應用中的提示工程技能。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解多模態AI的基礎知識及其應用。
• 設計和優化用於文本、圖像、音頻和視頻生成的提示。
• 使用多模態AI平臺（如GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision）的API。
• 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向高級企業AI團隊、自動化專家和業務分析師，旨在優化大規模業務自動化和決策的AI提示。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解提示工程在企業自動化中的作用。
• 開發高級提示以優化AI驅動的決策。
• 使用AI驅動策略高效自動化業務工作流。
• 提高AI生成洞察的準確性和可靠性。
• 確保AI驅動操作中的合規性、安全性和治理。

本課程爲講師指導的培訓（hong-kong 線上或線下），面向高級 AI 工程師、開發者和數據分析師，旨在幫助他們掌握提示工程策略，以在實際應用中最大化 DeepSeek LLM 的效果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計高級提示以優化 AI 響應。
• 控制和優化 AI 生成的文本，確保其準確性和一致性。
• 利用提示鏈和上下文管理技術。
• 在提示工程中減少偏見並增強 AI 的倫理使用。

本課程爲講師指導的hong-kong線下或線上培訓，面向中級客戶支持專業人員、聊天機器人開發人員和自動化工程師，旨在通過提示詞工程優化AI驅動的客戶互動。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解提示詞工程在AI驅動的客戶互動中的作用。
• 優化聊天機器人提示詞，以提升用戶參與度和滿意度。
• 有效使用AI模型處理客戶查詢並自動化響應。
• 爲複雜工作流程、升級和問題解決設計提示詞。
• 確保AI互動的道德性，減少自動化客戶服務中的偏見。

本課程爲講師指導的即時培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望利用提示工程和少樣本學習來優化LLM性能的中級專業人士。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解提示工程和少樣本學習的原理。
• 爲各種NLP任務設計有效的提示。
• 利用少樣本技術以最少的數據適應LLMs。
• 爲實際應用優化LLM性能。

本次由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓面向希望利用AI進行故事創作、劇本寫作和內容自動化的初級到中級內容創作者。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解AI驅動故事創作的基礎知識。
• 使用提示工程技術生成引人入勝的敘事。
• 通過AI輔助內容構思提升創造力。
• 將AI應用於劇本寫作、文章撰寫和營銷文案。
• 開發結構化提示以進行個性化內容創作。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望利用AI提示工程進行個性化營銷活動、客戶互動和自動化銷售流程的中級營銷與銷售專業人員。

通過本課程，學員將能夠：

• 理解AI驅動的提示工程在營銷與銷售中的基本原理。
• 使用AI生成高轉化率的營銷文案和廣告創意。
• 通過AI生成的回覆自動化客戶互動。
• 利用AI進行數據驅動的銷售洞察與預測。
• 將AI工具集成到營銷與銷售自動化工作流程中。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級醫療專業人員和AI開發者，旨在利用提示工程技術提升醫療工作流程、研究效率和患者結果。

課程結束後，學員將能夠：

• 瞭解醫療領域提示工程的基礎知識。
• 使用AI提示進行臨牀文檔和患者互動。
• 利用AI進行醫學研究和文獻綜述。
• 通過AI驅動的提示增強藥物發現和臨牀決策。
• 確保醫療AI符合法規和倫理標準。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級金融專業人士和金融科技開發者，旨在通過AI驅動的提示工程技術，提升財務分析、風險管理和決策能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解提示工程在金融應用中的基礎知識。
• 利用AI模型進行財務預測和市場情緒分析。
• 使用AI提示自動化財務報告和數據提取。
• 通過優化提示開發AI驅動的風險評估模型。
• 在金融領域使用AI時確保合規性和倫理考慮。

這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用人工智慧增強視覺製作的中級視覺內容創作者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 製作詳細的提示以生成複雜的圖像。
• 了解影響視覺 AI 輸出的語言細微差別。
• 將提示工程技術應用於各種形式的視覺媒體。
• 評估和優化 AI 生成的圖像，以滿足生產標準。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向初學者到高級開發人員和研究人員，旨在幫助他們設計有效的提示，以從ChatGPT中獲取期望的響應。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解針對ChatGPT等AI模型的提示工程原則。
• 設計有效引導AI生成期望結果的提示。
• 在提示設計中應用倫理考量。
• 預見並適應AI交互的不斷演變。

本在hong-kong（線上或線下）舉辦的由講師主導的現場培訓，面向需要構建大規模支持大語言模型應用的穩健運營管道的機器學習工程師和平臺團隊。

提示工程已成為將生成式AI從新奇特轉化為內容、圖像與影片創作可靠工具的核心實作技能。本課程由講師主導，從基礎概念入手，逐步引導學員掌握少樣本適應技術及主流創意AI平台。課程平衡理論與實務，涵蓋ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、Claude、DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney、Leonardo AI及多模態工具的引導式演練，無需任何程式設計背景。結業後，學員將能生成高度寫真的文字、圖像與影片素材，並將提示驅動的工作流程融入日常業務。