本入门课程专为没有生成式人工智能相关知识的初学者设计。首先，您将对什么是生成式人工智能及其工作原理有一个高层次的了解。通过互动课程和实践案例，您将学习到提供有效 Prompt 和迭代改进生成输出等基本技能。随着课程的深入，您将深入了解具体的主要生成式人工智能模型，包括它们的独特能力和局限性。最后，您将获得使用 GitHub Copilot、DALL-E 和 OpenAI 等领先系统生成代码、图像和文本的实际经验。课程结束时，您将掌握核心知识，能够以负责任和有效的方式开始尝试在各种应用中使用生成式 AI。本课程旨在提供一个友好的入门课程，为完全的初学者进一步探索这项快速发展的技术做好准备。
生成式人工智能简介
您将学到什么
学习利用 Generative AI 实现自动化。
开发生成式 AI 软件解决方案。
与 Prompt Engineering 一起构建解决方案，增强 AI 的生成输出。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
15 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 Large Language Model Operations (LLMOps) 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本 Modulation 中，您将了解什么是生成式人工智能，以及它是如何从早期的人工智能发展到今天使用的大型语言模型的。通过学习模型架构和训练过程，您将了解这些模型在应用中是如何工作的。该 Modulation 概述了 ChatGPT 和 Hugging Face 等主要基础模型，强调了它们的能力和局限性。您将探索 Generative AI 的前景，比较开源模型、本地模型和云 API 等选项。课程结束时，您将对这项技术的基础知识以及访问和利用不同 AI 系统的选项有一个坚实的了解。
涵盖的内容
21个视频11篇阅读材料4个作业1个讨论话题
在本 Module 中，您将学习 Prompt 工程的基础知识，以便与 Generative AI 模型进行有效互动。你将理解 "少量提示 "的概念，并使用上下文和示例练习基本的提示技术。在此基础上，您将学习通过角色、详细说明和基于反馈的迭代来改进 Prompt 的方法。最后，您还将学习更高级的技巧，如分解任务、连锁提示以及其他有用的技巧，以克服语境限制。
涵盖的内容
18个视频5篇阅读材料4个作业
在本 Module 中，您将探索不同类型的 Generative AI 应用，包括基于 API、嵌入式模型和多模型系统。您将学习使用 Retrieval Augmented Generation (RAG) 等技术构建强大应用程序的基础知识，以改善上下文。通过实践练习，您将获得在本地测试应用程序和在云上部署应用程序的经验。
涵盖的内容
19个视频5篇阅读材料3个作业1个非评分实验室
在这里，您将学习 OpenAI API 的主要功能。您将使用 OpenAI 的 DALL-E 生成图像，"Fine-tuning "LLM 模型以 Reddit 问答，并使用 OpenAI 的 Whisper Model 总结视频。
涵盖的内容
19个视频9篇阅读材料4个作业1个非评分实验室
获得职业证书
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Felipe M.
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学生评论
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EA
已于 Sep 11, 2025审阅
It was very informative, but in some areas, it lacked sufficient detail on the subject.
AB
已于 Jan 15, 2026审阅
Practical (e.g. python) examples were shown but were difficult to follow as no foundations were given.
SS
已于 Jan 23, 2026审阅
This is a very useful course for understanding the Generative AI. The explanations are easily understood. The course structure is designed to keep the learners interest.
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