AI Literacy
发展大模型时代的 AI 力
帮助组织中的每个人通过 AI，提升生产力、创造力和工作体验
现实中许多企业引入大模型的过程并不理想
UMU 的 AI 素养课程帮助您组织中的每个人使用人工智能并提高生产力。
员工普遍缺少必要的 AI 素养
企业对大模型认知不足
担心大模型会取代自己的岗位，又不知道如何用大模型提升自己
高投资和低使用率：一开始热情高涨，花重金引入各种大模型，但一段时间过后，员工使用量和满意度大幅下滑
尝试使用了大模型，对大模型的输出结果不满意，觉得浪费时间
AI 技术发展太快，不知道如何培养员工的 AI 素养，也不清楚员工需要掌握哪些核心能力？
如何辨别大模型给出的结果是真的还是假的？
如何用大模型链接业务，为业务赋能？
被公司要求使用大模型，但是不知道如何用大模型解决工作场景中的复杂任务
如何量化评估大模型对组织生产力和员工绩效的影响？
AKIEE 课程框架
全面培养学员从理论到实践的能力
课程介绍
课程背景
生成式 AI 的浪潮正迅速渗透至各行各业，带来生产力变革，也加剧了竞争压力。AI 解决方案已成为企业战略规划的核心之一。
与之对应，高层管理者、HR、经理人和员工对 AI 的正确认知和使用 AI 的素养变成了组织中的关键能力。
课程优势
课程内容基于超过 200 篇最新学术论文与权威行业报告，内容和数据扎实准确。
设置大量情境式 AI 提示词练习，并获得 AI 大模型的针对性反馈，让员工边学边练，迅速提升 AI 力。
以学习者为中心，以学习者学会并应用到实际工作为核心目标，让任何 AI 基础的学员立即建立 AI 素养。
课程目标
通过此课程，学员将全面提升对 AI 的理解和认知，练习敏捷、高效地与 AI 互动和协作，将 AI 链接至日常工作，从而提升员工工作效果、效率和体验，提升组织的战略竞争力。
课程形式
在线课程
采用在线课程的形式，学员可以灵活安排学习时间，不受地域限制，将 AI 链接至日常工作
180 分钟
课程总时长为 180 分钟，每个课程小节为 5 - 10 分钟，搭配精心设计的 AI 练习，循序渐进地提升 AI 力
丰富的提示词练习
大量基于真实工作场景的提示词互动练习，并提供 AI 原生的即时反馈，与 AI 高效互动，边学边练
面向全体员工
面向全体员工提供规模化以及个性化的学习方案，全面建构大模型时代所需的 AI 力
课程大纲
用 AI 扩大自己的学习区，减小恐慌区，快速建立新的优势区
1AI 发展脉络与大模型核心工作原理
AI 的发展历程
生成式 AI 的应用
大语言模型的工作原理
2发展大模型时代的 AI 力
从学术视角大模型对组织和人才发展的重要意义
AI 力模型
什么是 AI 力
AI 力的 ASK 模型和 ABCE 框架
3提升 AI 力核心的提示词素养
基于 RSTCC 的五级提示词框架
12 个高级提示词技术
建构式地使用大模型
丰富的提示词练习，边学边练
AI 原生的即时反馈，与 AI 高效互动
基于真实的工作场景，从单一问题到复杂情景
撰写和润色商务邮件
策划项目方案
制定资源分配策略，解决冲突 
4在工作中全面应用 AI 的最佳实践
利用大模型将音视频内容转换为阅读性内容
利用大模型卓越地完成翻译类任务
利用大模型写出 “提示词的提示词”
5合乎道德和合规地使用大模型
理解大模型的 “幻觉” 和 “漂移”
在组织内合规合法地使用大模型
客户反馈
彻底改变了我对 AI 的看法。我学会了如何巧妙地构建提示词，这让我能够更精确、高效地利用 AI 满足工作需求，不再做大模型的搬运工。
之前使用 AI 总是不尽人意，今天学习到了 RSTCC 模型和 12 类提示词关键技术，让我对 AI 在实际工作场景的应用有了更深刻的理解，同时也对企业内部如何应用 AI 有了全新的思考。
以前在与大模型对话或者工作协同的时候没关注太多所谓的提示词素养，今天的 RSTCC 模型很有效果，可以提高 AI 使用的准确度以及深度。
提示词的学习，帮我找到了和大模型沟通的密钥。AI 力，是应对不确定的重要能力。
了解了 AI 的发展历史、AI 的边界和运作逻辑，通过 AI 力的练习和分析，理解了人类可以与 AI 共赢，科学用 AI，事半功倍。
学会了提问方法，以后可以将高脑力消耗和高情绪消耗的事情交给大模型！
RSTCC 提示词框架
用精确、结构化且易于迭代的提示词，解锁大模型的最大潜力
Role 角色
角色是指定大模型在任务中扮演的特定的身份、人格或人物特征。通过明确大模型的角色，能够帮助它唤醒相关的领域知识，在广泛的语料库中检索符合提示词中 “角色” 的相关语料，解锁大模型的专家能力。
Skill 技能
大模型在完成任务时需要具备的具体能力和知识领域。通过指定这些技能，可以确保大模型在生成内容时能够满足任务需求，提供有深度和相关性的输出。
Task 任务
任务是指大模型需要完成的具体工作或操作。通过明确任务，可以确保模型输出的内容紧扣目标，不偏离主题。任务定义得越清晰，模型的回答就越能贴合用户的预期。
Context 上下文背景
上下文背景是指提供必要的背景信息，以帮助大模型理解任务所处的情境。这些信息有助于大模型更好地响应任务要求，提供更加相关和准确的输出。
Constraint 限制规则
限制规则是指任务执行时需要遵守的限定条件，包括格式、风格、时间范围、字数限制等。这些限制规则可以确保大模型的输出符合特定要求，不超出预期范围。
欢迎报名体验课
免费学习体验课，了解课程要点，练习使用提示词，并获得 AI 反馈帮助组织提升 AI 素养，赢得关键竞争
成功应用 AI 的企业更希望通过 AI 创新业务，提升收入和利润
AI 行业领袖利用人工智能创造新业务并增加收入。
什么是“AI 力”
“AI 力” 是组织与人才的一种新的关键能力
组织需跟上对人才的培养，确保人才与 AI 更好地互动与协作，从而提升个体与组织的生产力。
ASK 模型——员工在 AI 时代需要具备的态度、知识和技能
Attitude 态度:
开放的心态 · 自我迭代 · 创新意识
Skills 技能:
编写有效的提示词 · 建构式使用大模型 · 在工作场景中使用大模型
Knowledge 知识:
AI 基础知识 · 提示词工程 · 大模型工具
提升 AI 力核心的提示词素养
在使用生成式 AI 时，创建和优化提示词的能力尤为重要，精心构建的提示词能够更有效地激发 AI 的智能潜力，实现更高效、更有针对性的交流和创新。
发展大模型时代的 AI 力，提升员工和组织的生产力