AIGC培训课程中的Prompt工程教学

AIGC培训课程中的Prompt工程教学分析 一、教学目标与核心内容 知识目标

掌握提示词工程（Prompt Engineering）对AIGC应用的重要性12，理解其在优化模型输出、提升生成质量中的关键作用。 学习提示词工程的基本范式（如单提示词、短语提示、完整句子提示）和引导范式（如上下文引导、多轮对话、限定功能）。 技能目标

能够设计符合场景需求的提示词，例如通过角色设定、样例引导、输出格式规范等技巧提升生成效果。 熟练使用中文环境下的AIGC工具（如文心一言、Midjourney）进行实际应用，解决文本生成、图像设计、代码调试等任务。 素养目标

培养逻辑思维与表达能力，通过团队协作完成项目实践，提升问题拆解与沟通能力。 二、课程设计与教学策略 课程结构

理论讲解：涵盖Prompt工程原理、模型理解机制、常见缺陷分析（如生成偏差、逻辑不连贯）。 实践环节：通过案例实操（如生成营销文案、设计艺术图像）和项目开发（如构建智能客服系统）强化技能。 行业应用：结合教育、电商、设计等领域的实际需求，设计针对性训练任务。 教学方法

任务驱动法：以项目为导向，例如“用Prompt生成符合品牌调性的广告语”。 案例教学：分析优秀Prompt示例（如DALL·E、Stable Diffusion的图像生成提示词）。 互动研讨：通过头脑风暴、小组辩论等形式激发创新思维。 三、实践与评估 实践环节

分层设计：从基础提示词到复杂场景（如多轮对话、条件约束）逐步进阶。 工具实操：使用ControlNet插件优化Stable Diffusion生成效果，或通过RAG技术提升模型检索能力。 评估方式

积分赛与项目考核：例如提交原创Prompt参与评选，或完成智能体（Agent）开发项目。 行业认证：对接中国电子学会等机构的AIGC提示词工程师证书培训。 四、行业应用与趋势 应用场景

教育领域：辅助教师生成教学素材、批改作业，或构建个性化学习助手。 商业领域：用于电商美工设计、客服自动化、内容营销等。 未来方向

跨学科融合：结合心理学、语言学知识优化Prompt设计。 工具本土化：针对中文语境开发适配工具，解决语言差异导致的生成偏差。 五、推荐学习资源 课程平台 百度文心一言：提供中文Prompt开发实战课程，覆盖电商、文案等场景。 科大讯飞AI大学堂：包含Prompt工程师认证体系与行业案例。 工具与社区 Midjourney、Stable Diffusion：图像生成领域的核心工具。 Prompt工程指南：学习角色设定、Few-Shot学习等高级技巧。 通过以上课程设计，学员可系统掌握Prompt工程的核心能力，适应AIGC领域对“人机协同”技能的迫切需求。