吴恩达推出3小时AI入门课专为使用ChatGPT等工具但效果不佳的初学者设计。课程围绕日常场景展开如查资料、写作、方案构思、图像处理等分三阶段教授如何让AI提供准确信息、成为思考伙伴及处理多媒体内容。课程重点在于提升AI使用者的判断力、内容创作能力和思考辅助能力帮助普通人将AI从聊天工具转变为信息助手、写作伙伴和创作工具无需编程基础。https://learn.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone/information吴恩达又上线了一门新的 AI 课程。这门课大约 3 小时面向初学者。它适合已经在用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具但总觉得“用得不够稳定”“问出来的东西不够好”的人。这门课最值得看的地方在于它没有一上来讲抽象概念而是围绕普通人每天都会遇到的场景展开查资料写东西想方案看图做图做简单网页或小工具也就是说它真正回答的是AI 能帮我解决哪些具体问题我应该怎么用才不只是得到一段看起来很顺的废话-课程框架3 个阶段循序渐进-这门课可以拆成 3 个阶段。阶段一用 AI 找信息对应模块Module 1: Finding Information这一阶段主要解决一个问题如何让 AI 给出更准确、更有来源的信息而不是只给一个看起来流畅的答案这一模块会讲AI 新手和 AI 高手的区别模型已有知识是什么什么时候需要联网搜索如何查看和判断搜索来源什么时候适合使用 deep research如何对比不同 AI 模型的回答对普通人来说这一部分的价值很直接你不是只学会“问 AI”而是学会判断 AI 的信息从哪里来、什么时候该查来源、什么时候不能盲信。这对做选题、写报告、买产品、了解新领域都很有帮助。阶段二把 AI 当思考伙伴对应模块Module 2: AI as a Thought Partner这一阶段主要解决如何让 AI 帮你想问题、写内容、提建议而不是只生成一段空泛、客套、像机器写出来的话课程内容包括用 AI 头脑风暴如何给 AI 足够上下文AI 桌面应用的使用让 AI 帮助推理避免 AI 一味迎合你用 AI 写作让 AI 批判和反馈你的想法通过练习完成头脑风暴和批判反馈这里最关键的一点是不要只让 AI 附和你。你可以让它反过来指出问题这个方案哪里不现实目标人群会不会不买账有没有更低成本的做法如果时间只有三天应该先做哪一步这样 AI 就不只是一个答案机器而是一个能帮你拆问题、补漏洞、改表达的协作者。好的 AI 用法不是让它替你思考而是让它帮你把想法拆开、补充、质疑、改写最终让你的判断更清楚。阶段三用 AI 处理图片、多媒体和简单创作对应模块Module 3: Working with Multimedia Code这一阶段主要解决普通人如何用 AI 看图、做图、做简单网页或小工具不必一开始就学代码听起来这部分好像更技术但其实它和普通人的关系很近。比如让 AI 看一张海报判断信息层级是否清楚让 AI 分析一张产品图指出哪里影响转化让 AI 根据文章内容生成配图方向让 AI 帮你做一个简单网页原型让 AI 整理一组数据找出趋势和异常课程内容包括多媒体数据如何和 AI 结合让 AI 理解图片用 AI 生成图片用 AI 构建应用用 AI 做数据分析Building with AI 实践练习Final project 最终项目这一模块传递的重点不是“人人都要学编程”而是过去很多事情需要设计、代码或数据分析能力现在普通人可以先用自然语言做出初稿和原型。未来很多能力的门槛可能不再是“你会不会写代码”而是“你能不能把需求说清楚”。-这门课主要解决什么问题-这门课真正解决的不是“怎么写一句万能提示词”。它解决的是普通人使用 AI 时最常见的 4 个问题。❓问题一不会判断 AI 回答靠不靠谱很多人会问 AI但不知道它的答案来自哪里。也不知道什么时候应该让它给出处什么时候应该联网搜索什么时候应该使用 deep research。这门课会帮助你建立一个基本判断AI 的回答不是终点可靠的信息来源才是终点。❓问题二写出来的内容很像 AIAI 写作最大的问题往往不是它不会写而是你给它的信息太少。课程会讲如何提供上下文让 AI 理解写给谁看目标是什么语气是什么有哪些限制哪些表达不能太夸张这样生成的内容才会更自然更接近真实使用场景。❓问题三只会让 AI 给答案不会让 AI 帮自己思考很多人把 AI 当搜索框但它其实也可以是头脑风暴工具、推理工具、反馈工具。你可以让它帮你补充方案也可以让它批判你的方案。真正有价值的用法是让 AI 参与到你的思考过程里而不是只在最后给你一个答案。❓问题四觉得 AI 创作和代码离自己很远课程会把图片理解、图片生成、简单应用、数据分析放到普通人能理解的场景里。它降低的不是专业能力本身而是开始尝试的门槛。你可以先做一个初稿、一个原型、一个分析框架再逐步调整。一句话概括这门课解决的是普通人如何把 AI 从“聊天工具”变成“信息助手、写作伙伴、思考陪练和创作工具”。-适合哪些人看-这门课适合任何在日常工作或生活中使用 AI 工具并希望获得更好结果的人。它不要求技术背景也不要求编程基础。更具体一点下面这几类人会特别适合。1. AI 新手已经听说 AI 很重要但不知道从哪里开始。不想一上来学复杂术语也不想直接进入代码和模型原理。这门课可以作为一个低门槛入口。2. 内容创作者需要用 AI 做选题、查资料、写文章、改标题、优化表达。但又不希望内容看起来很机器、很空泛。这门课会帮助你把 AI 用成资料助手和编辑助手。3. 职场人需要写邮件、做汇报、整理资料、想方案、做决策。如果你希望 AI 真正提升工作效率而不是只生成一段“看起来还行”的文字这门课会很实用。4. 学生和自学者需要查资料、总结概念、辅助学习。但同时也需要知道AI 给出的内容哪些可以参考哪些必须验证。5. 想尝试 AI 创作的人对 AI 做图、看图、做网页、小应用、数据分析感兴趣但没有编程或设计基础。这门课适合作为第一次系统尝试。-最后普通人学 AI先别急着学术语-这门课最适合普通人的地方在于它没有把 AI 学习变成一件很重的事。它不要求你先懂技术也不要求你先学一堆复杂概念。它只是从真实场景出发告诉你怎么用 AI 查资料怎么用 AI 写东西怎么用 AI 想方案怎么用 AI 看图做图怎么用 AI 做简单工具普通人学 AI不是为了成为 AI 专家。更现实的目标是在工作和生活里少一点重复劳动多一点判断空间。如果你一直想开始学 AI但又觉得门槛很高可以从这门课开始。先不用追求系统掌握所有技术。从一个真实问题开始问自己这件事里AI 能帮我做到哪一步这可能就是普通人学 AI 最好的入口。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
