AI 提示詞工程師 (Prompt Engineer) 職業訓練課程
AI 提示詞工程師 (Prompt Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班
課程簡介：
在生成式 AI 時代，「提示詞工程師」被譽為人機溝通的關鍵角色。本課程將帶領學員於三小時內全面掌握提示詞設計的核心邏輯、實務技巧與應用場景。課程結合理論講解與實作練習，幫助學員學會如何設計高效提示以引導 ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney 等 AI 產出精準內容，並理解提示詞在企業生產力與創作領域中的價值。
課程特色
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實戰導向：以「提示 → 輸出 → 優化」實作案例為主
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工具多樣：涵蓋 ChatGPT、Claude、Midjourney、FlowGPT 等平台
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成果導向：讓學員能立即設計可應用於工作或創作的 AI 提示
課程時長
共 3 小時 (180 分鐘)
理論 30%、實作練習 50%、案例分享與討論 20%
課程大綱
第一階段：提示詞工程師的角色與核心原理 (30 分鐘)
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提示詞工程師職能定位與產業需求
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生成式 AI 基礎邏輯與語言模型運作原理
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Prompt Engineering 的三大核心能力：意圖設計、指令結構化、上下文控制
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各類型 AI 模型差異：文字、圖像、音頻、代理(AI Agent)
第二階段：提示詞設計技巧與結構模板 (60 分鐘)
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提示詞設計關鍵法則
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明確性 (Clarity)、角色化 (Role)、約束條件 (Constraints)
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多階段指令鏈結 (Chained Prompts) 與範例驅動 (Few-shot Prompting)
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常用結構模板範例
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內容創作模板（故事生成、文案撰寫、教學設計）
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技術應用模板（代碼生成、資料摘要、問答代理）
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圖像生成模板（Midjourney / DALL·E 指令設計）
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實作練習：從基礎描述 → 明確指令 → 完整任務流程提示
第三階段：高階技巧與 AI 協作策略 (45 分鐘)
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系統化提示設計：System Prompt 與角色設計
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多步推理與自動化工作流 (Agent Prompting、ReAct Pattern)
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提示優化策略：錯誤回饋、結果比較、逐步調整
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案例實作：為 AI 教學助理設計多場景對話提示
第四階段：提示詞工程師職涯發展與作品集建構 (30 分鐘)
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實際職場應用範疇：內容行銷、教育科技、產品設計、企業自動化
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提示詞作品集設計：展示結構、成果與創意
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必備工具與社群：PromptHero、PromptBase、FlowGPT、Notion AI
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問答與學員互動交流
預期學習成果
完成課程後，學員將能：
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理解提示詞工程師的專業價值與應用場景
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熟練撰寫高效的 AI 提示詞並針對不同任務優化結果
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能制定 AI 提示策略並應用於文字、圖像、程式、教學等領域
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建立屬於自己的提示詞作品集，展現專業能力與創造力
**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。
