Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Khóa học này là một quá trình học tập có hệ thống về kỹ thuật prompt engineering - công nghệ cốt lõi để sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Từ lý thuyết cơ bản đến kỹ thuật thực chiến, cùng với các ứng dụng mới nhất và các vấn đề về bảo mật·đạo đức được đề cập một cách toàn diện, khóa học mang lại sự hỗ trợ thực tế cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và người lập kế hoạch AI.

24 học viên đang tham gia khóa học này

arigaram

AI 활용법

prompt engineering

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Các nhà phát triển và người lập kế hoạch muốn áp dụng LLM như ChatGPT vào nghiên cứu hoặc công việc
Các doanh nhân và chủ doanh nghiệp quan tâm đến dịch vụ dựa trên AI
Các nhà nghiên cứu và người làm việc trong giới học thuật muốn sử dụng LLM một cách cao cấp để viết các bài báo nghiên cứu và các tài liệu khác

🧭Lưu ý

Hiện tại tôi đang trong quá trình hoàn thiện khóa học. Tôi dự định điều chỉnh giá cả dần dần trong quá trình hoàn thiện khóa học. Do đó, những người mua sớm hơn có thể mua với giá tương đối rẻ hơn, nhưng sẽ có nhược điểm là phải chờ đợi lâu hơn cho đến khi khóa học hoàn thành (mặc dù tôi sẽ thường xuyên bổ sung nội dung). Xin hãy cân nhắc điều này khi quyết định mua hàng.

MIT License

Quyền được cấp miễn phí cho bất kỳ người nào có được bản sao của phần mềm này và các tệp tài liệu liên quan (gọi là "Phần mềm"), để xử lý Phần mềm mà không bị hạn chế, bao gồm nhưng không giới hạn các quyền sử dụng, sao chép, sửa đổi, hợp nhất, xuất bản, phân phối, cấp phép phụ và/hoặc bán các bản sao của Phần mềm, và cho phép những người được cung cấp Phần mềm thực hiện như vậy, với điều kiện tuân thủ các điều kiện sau:

Thông báo bản quyền ở trên và thông báo cấp phép này phải được bao gồm trong tất cả các bản sao hoặc các phần quan trọng của Phần mềm.

PHẦN MỀM ĐƯỢC CUNG CẤP "NGUYÊN TRẠNG", KHÔNG CÓ BẢO HÀNH DƯỚI BẤT KỲ HÌNH THỨC NÀO, RÕ RÀNG HAY NGỤ Ý, BAO GỒM NHƯNG KHÔNG GIỚI HẠN ĐỐI VỚI CÁC BẢO HÀNH VỀ KHẢ NĂNG THƯƠNG MẠI, PHÙ HỢP CHO MỤC ĐÍCH CỤ THỂ VÀ KHÔNG VI PHẠM. TRONG BẤT KỲ TRƯỜNG HỢP NÀO, CÁC TÁC GIẢ HOẶC CHỦ SỞ HỮU BẢN QUYỀN SẼ KHÔNG CHỊU TRÁCH NHIỆM ĐỐI VỚI BẤT KỲ KHIẾU NẠI, THIỆT HẠI HOẶC TRÁCH NHIỆM PHÁP LÝ KHÁC, CHO DÙ TRONG HÀNH ĐỘNG HỢP ĐỒNG, DO LỖI HOẶC CÁCH KHÁC, PHÁT SINH TỪ, NGOÀI HOẶC LIÊN QUAN ĐẾN PHẦN MỀM HOẶC VIỆC SỬ DỤNG HOẶC CÁC GIAO DỊCH KHÁC TRONG PHẦN MỀM.

🚀Cách tái cấu trúc nội dung bài giảng và thông báo bản quyền

Một phần cấu trúc và nội dung có trong nguồn trên đã được tác giả [bổ sung] những nội dung cần thiết, xóa bỏ những nội dung không cần thiết và thêm vào rất nhiều giải thích phụ trợ khác nhau dựa trên giấy phép MIT do tác giả cấp (vui lòng tham khảo nội dung bên dưới)(nếu có bất kỳ phần nào có khả năng vi phạm bản quyền, xin hãy thông báo cho tôi để tôi có thể sửa đổi hoặc xóa bỏ ngay lập tức phần đó). Do đó, xin lưu ý rằng khóa học này là đối tượng được bảo vệ bản quyền, tách biệt với hợp đồng cho phép bản quyền của sách gốc.

🚀 Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Thời đại AI, hãy học kỹ thuật thực sự để xử lý LLM!

ChatGPT, GPT-4, LLaMA…
Giờ đây AI có thể biến suy nghĩ của chúng ta thành văn bản, mã code, dữ liệu ngay lập tức.
Nhưng tại sao cùng sử dụng như nhau mà có người tạo ra kết quả đáng kinh ngạc,
có người lại chỉ nhận được những câu trả lời lạc đề?

Bí mật nằm ở kỹ thuật prompt engineering.
Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn vượt ra ngoài cách sử dụng đơn giản, các chiến lược và kỹ thuật để có thể dẫn dắt AI đưa ra câu trả lời chính xác như mong muốn.

📖 Điểm nổi bật của chương trình học

Nhập môn & Thiết lập môi trường – Cấu hình môi trường LLM, cấu trúc cơ bản của prompt và kỹ thuật thiết kế
Kỹ thuật cốt lõi – Zero-shot·Few-shot·CoT·Tự nhất quán·ToT·ReAct·Đa phương thức·Graph Prompting
Dự án ứng dụng – Tạo bộ dữ liệu tổng hợp, sinh mã code, sử dụng PAL, liên kết RAG
An toàn và trách nhiệm – Giảm thiểu ảo giác (Hallucination), giảm thiểu thiên kiến, ứng phó với lỗ hổng bảo mật

👩‍💻 Khuyến nghị cho những ai

Nhà phát triển AI: Những người muốn phát triển LLM tốt hơn hoặc hệ thống RAG tốt hơn
Nhà phát triển dịch vụ: Những người muốn áp dụng chức năng LLM vào dịch vụ AI hoặc ứng dụng
Nhà hoạch định·Doanh nhân: Những người muốn kết hợp AI vào ý tưởng kinh doanh
Chuyên gia giáo dục và nghiên cứu: Những người muốn tích cực sử dụng AI trong việc giảng dạy, viết luận văn, báo cáo, v.v.
Người mong muốn trở thành Power User AI: Tất cả những ai muốn sử dụng các LLM như ChatGPT một cách "thực sự thông minh"

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Nắm vững khả năng thiết kế prompt LLM hiệu quả
Sử dụng các kỹ thuật prompting AI mới nhất và chiến lược ứng dụng
Xây dựng nền tảng cho việc triển khai hệ thống AI an toàn và đạo đức

Cần biết trước khi bắt đầu?

Kinh nghiệm sử dụng LLM như ChatGPT

Xin chào
Đây là

564

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.5

Xếp hạng

Các khóa học

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

61 bài giảng ∙ (16giờ 30phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Nhập môn Kỹ thuật Prompt --> 1/6. Giới thiệu

1 bài giảng ∙ (51phút)

1. Bài học 1-1. Giới thiệu về Prompt Engineering (Introduction) (Dự kiến cải thiện chất lượng âm thanh)
51:16

Phần 2. Nhập môn Kỹ thuật Prompt --> 2/6. Cấu hình môi trường sử dụng LLM

1 bài giảng ∙ (31phút)

2. Bài 1-2. Cấu hình môi trường sử dụng LLM (LLM Settings) (Dự kiến cải thiện chất lượng âm thanh)
31:55

Phần 3. Nhập môn Kỹ thuật Prompt Engineering --> 3/6. Prompting cơ bản

1 bài giảng ∙ (35phút)

3. Bài 1-3. Cơ bản về Prompting (Dự kiến cải thiện chất lượng âm thanh)
35:24

Phần 4. # Giới thiệu về Kỹ thuật Prompt Engineering --> 4/6. Các thành phần cấu tạo của Prompt

1 bài giảng ∙ (24phút)

Phần 5. # Nhập môn Kỹ thuật Prompt Engineering --> 5/6. Các mẹo chung khi thiết kế prompt --- Dựa trên tiêu đề bạn cung cấp, đây có vẻ là phần 5 trong loạt bài về kỹ thuật prompt engineering, tập trung vào các mẹo và thủ thuật chung khi thiết kế prompt. Nếu bạn muốn tôi dịch nội dung cụ thể của phần này, vui lòng cung cấp văn bản gốc tiếng Hàn để tôi có

1 bài giảng ∙ (13phút)

Phần 6. # Nhập môn Kỹ thuật Prompt --> 6/6. Ví dụ về Prompt

1 bài giảng ∙ (1giờ 2phút)

Phần 7. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 1/16. Zero-Shot (Chỉ dẫn không có ví dụ)

1 bài giảng ∙ (54phút)

Phần 8. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 2/16. Few-Shot (Kỹ thuật đưa ra một vài ví dụ)

1 bài giảng ∙ (47phút)

Phần 9. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 3/16. CoT (Chuỗi Suy nghĩ, Chain of Thought)

1 bài giảng ∙ (40phút)

Phần 10. # Kỹ thuật Prompt Engineering --> 4/16. SC-CoT (Chain-of-Thought tự nhất quán)

1 bài giảng ∙ (23phút)

Phần 11. # Kỹ thuật Prompt Engineering --> 5/16. GKP (Sinh tạo Tri thức)

1 bài giảng ∙ (25phút)

Phần 12. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 6/16. Prompt Chaining (Chuỗi hóa Prompt)

1 bài giảng ∙ (44phút)

Phần 13. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 7/16. ToT (Cây Tư duy, Tree of Thoughts)

1 bài giảng ∙ (1giờ 10phút)

Phần 14. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 8/16. RAG (Retrieval-Augmented Generation - Tạo sinh tăng cường bằng truy xuất)

4 bài giảng ∙ (2giờ 38phút)

Phần 15. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 9/16. ART (Tự động Suy luận và Sử dụng Công cụ)

3 bài giảng ∙ (34phút)

Phần 16. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 10/16. AP (Active Prompting - Prompting Chủ động)

1 bài giảng ∙ (44phút)

Phần 17. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 11/16. APE (Automatic Prompt Engineer)

1 bài giảng ∙ (25phút)

Phần 18. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 12/16. DSP (Directional Stimulus Prompting)

1 bài giảng ∙ (39phút)

Phần 19. # Kỹ thuật Prompt Engineering --> 13/16. PAL (Program-aided Language Models)

1 bài giảng ∙ (39phút)

Phần 20. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 14/16. ReAct

1 bài giảng ∙ (55phút)

Phần 21. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 15/16. MM-CoT (Multimodal CoT, Chain-of-Thought đa phương thức)

3 bài giảng ∙ (1giờ 6phút)

Phần 22. Kỹ thuật Prompt Engineering --> 16/16. GraphPrompt (Graph Prompt)

1 bài giảng

Phần 23. Ứng dụng (Applications) --> 1/6.

1 bài giảng

Phần 24. Ứng dụng (Applications) --> 2/6.

1 bài giảng

Phần 25. Ứng dụng (Applications) --> 3/6.

1 bài giảng

Phần 26. Ứng dụng (Applications) --> 4/6.

1 bài giảng

Phần 27. Ứng dụng (Applications) --> 5/6.

1 bài giảng

Phần 28. Ứng dụng (Applications) --> 6/6.

1 bài giảng

Phần 29. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 1/12.

1 bài giảng

Phần 30. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 2/12.

1 bài giảng

Phần 31. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 3/12.

1 bài giảng

Phần 32. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 4/12.

1 bài giảng

Phần 33. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 5/12.

1 bài giảng

Phần 34. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 6/12.

1 bài giảng

Phần 35. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 7/12.

1 bài giảng

Phần 36. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 8/12.

1 bài giảng

Phần 37. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 9/12.

1 bài giảng

Phần 38. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 10/12.

1 bài giảng

Phần 39. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 11/12.

1 bài giảng

Phần 40. Bộ sưu tập Prompt (Prompt Hub) --> 12/12.

1 bài giảng

Phần 41. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 1/11.

1 bài giảng

Phần 42. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 2/11.

1 bài giảng

Phần 43. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 3/11.

1 bài giảng

Phần 44. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 4/11.

1 bài giảng

Phần 45. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 5/11.

1 bài giảng

Phần 46. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 6/11.

1 bài giảng

Phần 47. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 7/11.

1 bài giảng

Phần 48. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 8/11.

1 bài giảng

Phần 49. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 9/11.

1 bài giảng

Phần 50. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 10/11.

1 bài giảng

Phần 51. Nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ chính (Models) --> 11/11.

1 bài giảng

Phần 52. Rủi ro và Lạm dụng --> 1/3

1 bài giảng

Phần 53. Rủi ro và Lạm dụng --> 2/3

1 bài giảng

Phần 54. Rủi ro và Lạm dụng --> 3/3

1 bài giảng

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.

Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

2.299.673 ₫

Khóa học khác của arigaram

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

大規模言語モデル(LLM)の基礎原理理解

arigaram

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

Intermediate

NLP, gpt, AI

大規模言語モデル(LLM)の基礎原理理解

arigaram

セキュアコーディング(Secure Coding)の分割

arigaram

シキュアコーディング（Secure Coding: セキュアコーディング）が何か全く知らなくても理解できるようになる講義です。基本的なセキュアコーディングの概念を習得後、ウェブサービスのセキュリティを中心に解説します。 OO大学主催の特別講義として行われたものです。 160以上のソースコードを豊富なコメント付きで提示し、実務で即座に使える核心テーマと技法をピンポイントで理解できるようになります。

Basic

security training, Penetration Testing, security

セキュアコーディング(Secure Coding)の分割

arigaram

（企画者のための）LLMの基礎とLLMベースサービス企画の理解

arigaram

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念について説明します。

Beginner

NLP, gpt, AI

（企画者のための）LLMの基礎とLLMベースサービス企画の理解

arigaram

1日で理解するAIベースフルスタック開発実務トラック（ジュニア向け）

arigaram

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る全体的な開発プロセスを理解できるようにすることで、AI時代に必要なフルスペクトラム（Full-Spectrum）能力を身につけて生存し、発展できるようにします。

Basic

Prototyping, crud

1日で理解するAIベースフルスタック開発実務トラック（ジュニア向け）

arigaram

問題化：「開発の無駄」を減らす基礎能力

arigaram

問題化（Problematization）は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。

Beginner

Team Collaboration Tool, soft skills, Business Problem Solving

問題化：「開発の無駄」を減らす基礎能力

arigaram

RAG性能の限界を突破する認知負荷管理技術

arigaram

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

Intermediate

AI, ChatGPT, LLM

RAG性能の限界を突破する認知負荷管理技術

arigaram

（企画者のための）LLMアプリケーションのためのサービスデザイン

arigaram

生成AIの一種であるLLMを基盤として構築するアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要となる「サービスデザイン」の概念と方法を習得できます。

Beginner

LLM, Generative AI

（企画者のための）LLMアプリケーションのためのサービスデザイン

arigaram

Java命名

arigaram

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」可読性の高いコードの核となる、「読まれる名前付け」を原理から事例までまとめました。読みやすい名前がコラボレーションの始まりです。

Basic

naming-conventions, naming, renaming

Java命名

arigaram

C言語の素早い概観

arigaram

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

Beginner

C, Embedded

C言語の素早い概観

arigaram

クリーンコーディング：料理の比喩で簡単に学ぶ良いコード作成技術

arigaram

👨‍🍳 コードを料理するように、きれいに、美味しく！『クリーンコーディング』は、料理に例えてクリーンコーディングを楽しく学ぶ料理人のような開発者のコード料理教室です。🍽️

Basic

Team Collaboration Tool, Coding Test, Refactoring

クリーンコーディング：料理の比喩で簡単に学ぶ良いコード作成技術

arigaram

開発者のための（バイブコーディング）プロンプトパターン

arigaram

今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。

Basic

prompt engineering

開発者のための（バイブコーディング）プロンプトパターン

arigaram

LLMの歴史と発展

arigaram

自然言語処理技術の出発点から、最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された様々な言語モデルを詳細に説明します。

Beginner

NLP, RNN, self-attention

LLMの歴史と発展

arigaram

CrewAIとLLMで人工知能判事を作る

arigaram

LLMベースのマルチエージェント技術の実装を可能にするCrewAI、知識グラフ、推論システムを結合し、AI判事を作ってみます。

Intermediate

AI, LLM, AI Agent

CrewAIとLLMで人工知能判事を作る

arigaram

（企画者のための）LLMアプリケーションユーザー要求事項収集と分析手法の理解

arigaram

LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。

Beginner

Project Management (PM), Service Planning, AI

（企画者のための）LLMアプリケーションユーザー要求事項収集と分析手法の理解

arigaram

（企画者のための）LLMの限界と将来展望

arigaram

LLMの限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

Beginner

NLP, Service Planning, Content Planning

（企画者のための）LLMの限界と将来展望

arigaram

（企画者のための）LLM応用サービス事例分析

arigaram

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

Beginner

NLP, Service Planning, Content Planning

（企画者のための）LLM応用サービス事例分析

arigaram

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

プロンプトエンジニアリング

bhban

<プロンプトエンジニアリング>著者直講です。 ChatGPT、Bing、Bard、ハイパークローバXなどを自由自在に使ってみてください

Beginner

ChatGPT, prompt engineering

プロンプトエンジニアリング

bhban

コーディングなしでAIアプリ作成：Dify ノーコード完全攻略

multicoreit

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

Beginner

prompt engineering, LLM, RAG

コーディングなしでAIアプリ作成：Dify ノーコード完全攻略

multicoreit

AIを効率的に操作しよう！ChatGPTプロンプトエンジニアリング Part. 1

usefulit

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！

Beginner

ChatGPT, prompt engineering, Generative AI

AIを効率的に操作しよう！ChatGPTプロンプトエンジニアリング Part. 1

usefulit

Prompt Engineering: 完全ガイド

yjm9505168574

AI時代の開発者のための必須スキル、プロンプト設計能力を完璧にマスターしてください

Basic

prompt engineering, LLM, Python

Prompt Engineering: 完全ガイド

yjm9505168574

ChatGPT最新モデルプロンプトエンジニアリングバイブル

Masocampus

生成型AIの最新トレンドをすぐに実務に適用！エッセンスを凝縮したプロンプトエンジニアリング講義のバイブル

Beginner

AI, ChatGPT, prompt engineering

ChatGPT最新モデルプロンプトエンジニアリングバイブル

Masocampus

ChatGPTをより上手に使う_プロンプトエンジニアリング

skmns

AI活用のための実践必須能力、プロンプトエンジニアリング正しく正確なプロンプトを通じて業務生産性を強化し、ビジネスの競争力を強化できる主要能力を学習してみましょう。

Basic

prompt engineering, ChatGPT, Business Productivity

ChatGPTをより上手に使う_プロンプトエンジニアリング

skmns

ChatGPT活用マスター：AIプロンプティングで完成させる履歴書と面接

DataScienceOne

この講義では、OpenAI APIを活用し、実践ですぐに応用できるプロンプトエンジニアリング技術を習得できます。皆さんの日常と業務で効率性と生産性を同時に向上させる方法を学び、特に希望する企業に合わせた履歴書や自己PR文の作成、そして模擬面接の準備を自動化することで、面接に自信を持てるようサポートします。

Beginner

ChatGPT, openAI API, prompt engineering

ChatGPT活用マスター：AIプロンプティングで完成させる履歴書と面接

DataScienceOne

言ってみて、ChatGPTが全部やってあげる。創造的な質問力

365ENM

本コースは、ChatGPTを活用して実務で必要な質問を直接設計し、それを基にアイデア生成、レポート作成、問題解決まで拡張する質問力中心の教育である。良い質問を作る方法からチーム単位のワークショップ、Why基盤思考、質問テンプレート自動化まで実習中心で構成されており、ビジネスパーソンが現場ですぐに活用できる質問設計及び思考力向上教育を提供する。

Beginner

ChatGPT, prompt engineering

言ってみて、ChatGPTが全部やってあげる。創造的な質問力

365ENM

GPTで自動的に給料をもらう方法、AI時代にお金を稼ぐ人は別にいる[AI収益化1位作家]

Slearnic AI LAB

「私のアイデアがお金になるって？AIで給料をもう一つ稼ぐ方法、本当に可能なのだろうか？」毎日同じ給料で、うんざりしていませんか？頭の中にひらめくアイデアはあるけれど、いざどう始めればいいか途方に暮れていませんか？「AI」が主流だというけれど、コンピューターに詳しくない私には、ただ遠い国の話のように聞こえますか？もし、コーディング一行知らなくても、マーケティング経験がなくてもあなたのアイデアを「売れるデジタル商品」に変え、さらにあなたが寝ている間にもお金が入ってくるシステムを構築できるとしたらどうでしょうか？この講座は、まさにその「方法」を教える実践ガイドです。

Beginner

openai, AI, prompt engineering

GPTで自動的に給料をもらう方法、AI時代にお金を稼ぐ人は別にいる[AI収益化1位作家]

Slearnic AI LAB

AIを効率的に操作しよう！ChatGPTプロンプトエンジニアリング Part. 2

usefulit

Basic

ChatGPT, prompt engineering, Generative AI

AIを効率的に操作しよう！ChatGPTプロンプトエンジニアリング Part. 2

usefulit

ChatGPT上級活用法 – 他の人より100倍上手に使うChatGPT秘法クラス

Masocampus

AIは人を代替することはないでしょう。しかし、『AIを活用するあなた』が、活用できない全ての人を代替するでしょう。

Beginner

ChatGPT, AI, prompt engineering

ChatGPT上級活用法 – 他の人より100倍上手に使うChatGPT秘法クラス

Masocampus

ChatGPT使用ガイド：コアプロンプトエンジニアリング

baekoblin

ChatGPTをうまく使いこなしたい方へ！サクッと要点を押さえる講座！さっそく学んでみよう！

Beginner

ChatGPT, prompt engineering

ChatGPT使用ガイド：コアプロンプトエンジニアリング

baekoblin

最初から段階的に学ぶClaude AI実務入門

Masocampus

最初からきちんと、実務にすぐ役立つClaude AIの第一歩！もっと賢く使いたいなら、Claude AIから始めましょう。

Beginner

Generative AI, prompt engineering, claude

最初から段階的に学ぶClaude AI実務入門

Masocampus

開発者のための（バイブコーディング）プロンプトパターン

arigaram

Basic

prompt engineering

開発者のための（バイブコーディング）プロンプトパターン

arigaram

ChatGPTとPythonで株式自動売買アプリ及びWeb投資レポート作成

datalabpark

ChatGPTでどこまでできるの？シリーズ、株式自動売買アプリケーションとWeb投資レポートの制作！

Basic

Python, ChatGPT, prompt engineering

ChatGPTとPythonで株式自動売買アプリ及びWeb投資レポート作成

datalabpark

AIで100倍速く働く方法、極強の業務生産性のためのAIビジネスマスタークラス（ChatGPT、Gemini、Notebook LM、Genspark、Skywork）

ceobizschool

実際の業務状況に合ったAI活用法と成果向上法を学びます。(つまり、ショート動画の自動生成のようなものは学びません。) AIを単なるツールではなく、究極の業務効率化ツールとして活用する方法を学ぶ実践型講座です。 ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skyworkなど様々な生成AIと最新のAIエージェントを活用し、 AIプロンプト活用 → AIデータ分析 → AI業務自動化実現まで一度にマスターします。プランナー、マーケター、管理者、起業家など、すぐに実務に応用できる業務生産性と成果向上戦略を習得したい方に最適化されたクラスです。

Beginner

gemini, AI, ChatGPT

AIで100倍速く働く方法、極強の業務生産性のためのAIビジネスマスタークラス（ChatGPT、Gemini、Notebook LM、Genspark、Skywork）

ceobizschool

JetBrainsとNebiusが共同で提供するAIベースのプログラミング講義シリーズ

JetBrains

この講義は単純な流行を超えて、AIツールと協業する方法を体系的に学び、出力品質を検証・改善し、アプリケーションを最初から最後まで構築・デプロイするプロセスを扱います。AIに関心のある開発者からチーム生産性を高めたいチームリーダーまで、誰でも受講できます。

Beginner

prompt engineering, Generative AI, AI Agent

JetBrainsとNebiusが共同で提供するAIベースのプログラミング講義シリーズ

JetBrains

バイブコーディングで作る面白い財務諸表 (カーソルAI)

roadmap

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

Beginner

prompt engineering, business, Generative AI

バイブコーディングで作る面白い財務諸表 (カーソルAI)

roadmap

Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

🧭Lưu ý

📋Lịch sử thay đổi

🚀 Nguồn gốc và thông báo bản quyền của sách gốc

Nguồn gốc sách gốc

MIT License

🚀Cách tái cấu trúc nội dung bài giảng và thông báo bản quyền

🚀 Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Thời đại AI, hãy học kỹ thuật thực sự để xử lý LLM!

📚 Đặc điểm khóa học

📖 Điểm nổi bật của chương trình học

👩‍💻 Khuyến nghị cho những ai

🎯 Những gì bạn sẽ đạt được sau khi hoàn thành khóa học

📍 Thời đại AI thay thế con người làm mọi việc

Giờ đây "biết hỏi gì" chính là sức cạnh tranh quan trọng nhất.
Hãy đăng ký ngay bây giờ và nắm trong tay kỹ thuật dẫn dắt AI đưa ra câu trả lời chính xác như mong muốn!

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của arigaram

Khóa học tương tự

Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

🧭Lưu ý

📋Lịch sử thay đổi

🚀 Nguồn gốc và thông báo bản quyền của sách gốcNguồn gốc sách gốc

MIT License

🚀Cách tái cấu trúc nội dung bài giảng và thông báo bản quyền

🚀 Làm chủ hoàn toàn Prompt Engineering

Thời đại AI, hãy học kỹ thuật thực sự để xử lý LLM!

📚 Đặc điểm khóa học

📖 Điểm nổi bật của chương trình học

👩‍💻 Khuyến nghị cho những ai

🎯 Những gì bạn sẽ đạt được sau khi hoàn thành khóa học

📍 Thời đại AI thay thế con người làm mọi việc

Giờ đây "biết hỏi gì" chính là sức cạnh tranh quan trọng nhất.Hãy đăng ký ngay bây giờ và nắm trong tay kỹ thuật dẫn dắt AI đưa ra câu trả lời chính xác như mong muốn!

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của arigaram

Khóa học tương tự

🚀 Nguồn gốc và thông báo bản quyền của sách gốc

Nguồn gốc sách gốc

Giờ đây "biết hỏi gì" chính là sức cạnh tranh quan trọng nhất.
Hãy đăng ký ngay bây giờ và nắm trong tay kỹ thuật dẫn dắt AI đưa ra câu trả lời chính xác như mong muốn!

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là