首页

投稿

【吴恩达】全198集（完整版）耗时一个月整理的《提示词工程》课程，从入门到进阶，详细讲解，通俗易懂，适合所有零基础小白学习，学完即可就业！！！

1.3万

46

2026-08-28 12:10:21

视频来源：DeepLearning.AI 课件代码：评论区自取 ①学习提示工程最好的应用开发实践 ②探索使用LLM的新方法，包括如何构建自己的自定义聊天机器人 ③使用OpenAI API上手练习编写和迭代提示词

提示词工程

大模型入门

吴恩达Agentic 发消息

可咨询/1V1技术指导 AI大模型应用开发、Agent智能体开发、AI产品经理（在职赋能、转行就业）

《提示词工程师》第1集

06:38

【第2集指南】

17:36

【第3集迭代】

13:19

【第4集摘要】

07:34

【第5集推理】

12:02

【第6集转换】

12:42

【第7集扩展】

06:49

【第8集聊天机器人】

12:26

【第9集总结】

02:30

《模块1：高度自主智能体的模式》1-规划工作流

07:11

【2-创建和执行LLM计划】

02:40

【3-结合代码执行的规划】

07:12

【4-多智能体工作流】

09:06

【5-多智能体系统的通信模式】

04:25

【6-结论】

02:03

《模块2：LLM—大型语言模型与生成式AI》—介绍LLM和生成式AI项目的生命周期 1

06:50

【2.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期 2】

05:16

【3.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期3—生成式AI和大语言模型的输出】

04:24

【4.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期4——LLM的使用案例和任务】

02:57

【5.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期5——Transformer之前的文】

02:38

【6.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期6——Transformer架构】

07:46

【7.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期7——用Transformer生成文】

05:30

【8.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期8——Prompt和提示工程】

05:56

【9.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期9——生成配置】

07:58

【10.介绍LLM和生成式AI项目的生命周期10——生成式AI项目的生命周期】

04:56

【11.大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调1】

04:44

【12.使用指令对LLM进行微调2——指令微调】

07:46

【13.使用指令对LLM进行微调3——对单一任务进行微调】

03:15

【14.使用指令对LLM进行微调4——多任务指令微调】

08:57

【15.使用指令对LLM进行微调5——模型评估】

11:00

【16.使用指令对LLM进行微调6——基准测试】

05:10

17.大型语言模型与生成式AI——参数高效微调（PEFT）

04:29

【18.PEFT技术1 - LoRA（低秩适应）】

08:08

【19.PEFT技术2 - 软提示】

07:03

【20.人类反馈强化学习1——引言】

04:06

【21.人类反馈强化学习2——使模型与人类价值观一致】

03:11

【22.人类反馈强化学习3——通过人类反馈进行强化学习（RLHF）】

08:16

【23.人类反馈强化学习4——RLHF - 获取人类的反馈信息】

06:36

【24.人类反馈强化学习5——RLHF - 奖励模型】

02:26

【25.人类反馈强化学习6——RLHF - 通过强化学习进行微调】

03:35

【26.人类反馈强化学习7——PPO增强学习算法深度解析】

13:43

【27.人类反馈强化学习8——奖励攻击】

06:21

【28.人类反馈强化学习9——扩大人类反馈的规模】

05:32

《模块2-1：什么是生成式 AI》 - 了解其定义、应用与影响

07:04

【2 - 什么是生成式 AI - 原理和指南】

08:11

【3 - 什么是生成式 AI - 大语言模型作为思考助手】

04:47

【4 - 什么是生成式 AI - AI 是一种通用技术】

06:34

【5 - 生成式 AI 应用 - 写作】

05:24

【6 - 生成式 AI 应用 - 阅读】

07:53

【7 - 生成式 AI 应用 - 聊天】

07:00

【8 - 生成式 AI 应用 - 大语言模型的能力与局限】

11:02

【9 - 生成式 AI 应用 - 高效提示词撰写技巧】

06:28

【10 - 生成式 AI 应用 - 图像生成】

06:38

《模块3：RAG介绍》

02:51

【2.路由器引擎】

09:10

【3.工具呼叫】

10:12

【4.构建代理推理循环】

11:39

【5.构建多文档代理】

10:23

【6.结论】

00:31

《模块3-1：介绍部分》

05:32

【2.知识图谱基础知识】

06:12

【3.查询知识图谱】

19:03

【4.为RAG准备文本】

07:32

【5.从文本文档构建知识图谱】

16:37

【6.向SEC知识图谱添加关系】

17:40

【7.扩展SEC知识图谱】

17:54

【8.与知识图谱聊天】

23:34

【9.结论】

00:49

《模块3-2：什么是知识图谱》

10:56

【2-多智能体系统的架构】

09:55

【3-1 Google ADK简介 Part1】

22:05

【3-2 Google ADK简介 Part2】

20:06

【4-了解用户意图】

17:10

【5-文件建议】

12:44

【6-结构化数据的架构建议】

29:18

【7-非结构化数据的模式建议】

16:10

【8-1 知识图谱构建 Part1】

13:06

【8-2 知识图谱构建 Part2】

33:04

【Conclusion 结束】

00:25

顶部