生成式人工智能应用工程师（高级）
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《生成式人工智能应用工程师》课前须知
第一章、生成式人工智能概述
1.1生成式人工智能背景介绍
讲义
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1.2ChatGPT模型架构与简介
讲义
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第二章、职业道德
2.1互联网信息服务深度合成管理规定
讲义
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2.2人工智能伦理规范
讲义
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第三章、数据安全基础
3.1 数据安全管理体系
讲义
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3.2 数据安全合规性与审计
讲义
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第四章、提示词工程应用场景
4.1 个性化推荐系统实现
讲义
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实训
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4.2社交媒体中的提示词工程
讲义
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4.3 在线教育中的提示词工程
讲义
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4.4 智能客服中的提示词工程
讲义
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4.5 其他领域中的提示词工程应用场景分析
讲义
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第五章、提示词工程中的技术应用
5.1 分类和要素提取中的提示词优化
讲义
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5.2文档生成中的提示词优化
讲义
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5.3RAG中的提示词优化
讲义
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5.4 Agent 中的提示词优化
讲义
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实训
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5.5NL2SQL中的提示词优化
讲义
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实训
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第六章、提示词工程的创新应用
6.1提示词工程的创新方向
讲义
点击查看
6.2提示词工程的跨领域应用
讲义
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6.3提示词工程的未来展望
讲义
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第七章、提示词工程安全与合规
7.1 提示词工程中的数据安全
讲义
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7.2 提示词工程中的合规要求
讲义
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7.3提示词工程中的隐私保护
讲义
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第八章、项目实训
8.1大模型应用研发项目需求分析
讲义
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实训
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8.2大模型应用研发项目开发流程及技巧
讲义
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8.3大模型应用研发项目应用分析
讲义
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8.4大模型应用项目成果展示与评估
讲义
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第九章、提示词工程团队的组织结构
9.1 大模型应用研发团队的组织结构
讲义
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9.2大模型应用研发团队的人员招聘与培训
讲义
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9.3大模型应用研发团队的绩效考核与激励
讲义
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第十章、零基础速通DeepSeek
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第十一章、解析MCP：AI领域的“万能插头”
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认证生成式人工智能应用工程师（高级）
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2025-04-25
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5.3RAG中的提示词优化
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5.4 Agent 中的提示词优化
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6.1提示词工程的创新方向
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6.2提示词工程的跨领域应用
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6.3提示词工程的未来展望
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7.1 提示词工程中的数据安全
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7.2 提示词工程中的合规要求
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7.3提示词工程中的隐私保护
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8.1大模型应用研发项目需求分析
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8.2大模型应用研发项目开发流程及技巧
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8.3大模型应用研发项目应用分析
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8.4大模型应用项目成果展示与评估
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9.1 大模型应用研发团队的组织结构
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9.2大模型应用研发团队的人员招聘与培训
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9.3大模型应用研发团队的绩效考核与激励
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