8门最佳的提示工程课程（April 2026）

在人工智能领域中，提示工程的艺术已经成为专业人士和爱好者的关键技能。随着AI系统（尤其是像GPT这样的语言模型）的日益复杂，有效地与这些模型进行通信的能力变得至关重要。提示工程本质上是设计输入的工艺，以指导这些AI系统产生最准确、相关和创新的输出。

但是，什么是提示工程，它为什么成为科技社区的热门词汇？

提示工程是指为有效地指导和与生成式AI模型（尤其是像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM））交互而设计输入（或“提示”）的艺术和科学。它涉及以一种利用AI能力产生特定、相关和准确输出的方式来制定问题或陈述。

这个领域处于语言学、计算机科学和创造性思维的交叉点。它需要了解AI模型如何处理信息，并具备创造性地设计与所需结果相符的提示的能力。目标是最大限度地提高AI响应的效率和适用性，无论是生成文本、代码、图像，甚至是解决复杂问题。

为了认识到这一新兴领域，我们精心策划了一份最佳的提示工程课程清单。无论您是经验丰富的AI从业者还是好奇的新手，这些课程都提供了提示工程的细微差别的宝贵见解。从理解语言模型的基本原理到掌握特定应用的高级技术，这些课程涵盖了广泛的知识和技能。

1. Google提示工程基础

Google的“提示工程基础”课程在Coursera上设计用于通过一个简单的五步框架教授生成式AI提示的基础知识。由Google职业证书创建，该课程指导用户编写清晰有效的AI提示，允许学习者更高效地完成实际任务。课程内容不到10小时，提供实践练习，让参与者练习提示设计、评估和AI迭代。从编写目标电子邮件和总结冗长文档到构建跟踪器和集思广益提出新想法，学习者在各种工作任务中应用提示技术，通过自定义的可重用提示提高生产力。

该课程超越了基本的提示，帮助学习者分析数据、创建令人信服的可视化，并在AI反馈下建立演示文稿。另外，学习者还被介绍到高级技术，如提示链和多模式提示，将抽象的想法转化为实际步骤。强调负责任的AI使用，该课程教授偏见识别和输出评估，确保提示准确公平。到最后，学习者将获得Google的证书和一个提示库，赋予他们将AI作为宝贵工具融入专业工具箱的能力。

关键特点

• 课程概述: Google的“提示工程基础”课程教授AI提示的基础知识，采用简单的五步方法。
• 适合初学者: 适合新手，课程内容不到10小时，包含实践练习。
• 工作任务: 学习电子邮件、文档摘要、跟踪器和头脑风暴等提示技术。
• 可重用提示: 构建提示库，以便在工具中高效使用AI。
• 高级技能: 掌握提示链和多模式技术，用于复杂的想法。
• 数据和演示文稿: 分析数据、创建可视化，并获得AI反馈的演示文稿。
• 偏见和准确性: 学习识别AI偏见和评估输出质量。
• 证书: 获得Google职业证书，以提升您的AI技能简介。

2. 提示工程专项（范德堡大学）

范德堡大学提供的“提示工程专项”课程是一门卓越的课程，旨在将学习者转变为提示工程的专家。这门综合的三门课程系列将带您从基础知识到高级技术，赋予您发挥生成式AI的全部潜力。该专项课程以实践、亲身体验的学习为中心，确保学生不仅理解理论，还能在各种情况下有效地应用它们。

专项课程从“ChatGPT提示工程”课程开始，耗时18小时，拥有超过2000名参与者的4.8评分。这里，学习者深入研究为像ChatGPT这样的大型语言模型设计提示的艺术，学习如何利用其能力以满足各种应用需求。第二门课程“ChatGPT高级数据分析”专注于使用ChatGPT的代码解释器自动执行任务。这门10小时的课程也获得了4.8的高评分，教学生如何使用ChatGPT自动化文档处理和数据提取等技能。最后一门课程“可信的生成式AI”是一门8小时的课程，探讨了确保AI输出的可靠性和可信度。

关键特点

• 深入学习: 从提示工程的基本概念到高级技能的全面学习。
• 实践项目: 实践练习以构建和完善您的提示工程技能。
• 多样化的应用: 学习在自动化、数据分析和问题解决等各种情况下应用这些技能。
• 应用学习项目: 将提示工程技术应用于从社交媒体帖子到使用AI解决复杂问题的实际应用中。
• 专家指导: 从大学和行业专家那里学习。
• 认证: 获得范德堡大学的职业提升证书。

3. 生成式AI：提示工程基础（IBM）

IBM提供的“生成式AI：提示工程基础”课程是初学者进入提示工程领域的必备课程。这门7小时的课程旨在为专业人士、学生和热衷于探索生成式AI世界的爱好者提供灵活的学习体验。课程结构旨在提供对提示工程概念、最佳实践和实用技术的全面理解。

课程分为三个结构良好的模块，每个模块都关注提示工程的不同方面。第一个模块介绍了生成式AI中的提示工程概念，强调了编写有效提示的最佳实践。第二个模块深入探讨了增强生成式AI模型响应的精度和相关性的具体技术和方法。最后一个模块包括一个评分测验、一个实践项目和可选内容，内容涉及图像生成提示和使用IBM的Prompt Lab工具。

关键特点

• 适合初学者: 为广泛的受众设计，包括没有任何先验经验的专业人士和爱好者。
• 灵活的学习: 以自己的节奏学习，课程结构适应不同的时间安排。
• 综合模块: 覆盖提示工程的基本概念、技术和实践。
• 多样化的技术: 探索零次、少次、面试模式、连锁思维和树状思维等技术。
• 行业工具: 介绍IBM Watsonx Prompt Lab、Spellbook和Dust等实用工具。
• 实践经验: 参与实验室和最终项目，以应用所学概念于实际场景。
• 行业专家见解: 从实践者那里获得有关有效提示编写和工具利用的见解。
• 职业证书: 完成课程后获得可分享的证书，增加您的专业简介价值。

4. ChatGPT提示工程（范德堡大学）

范德堡大学的“ChatGPT提示工程”课程旨在让学习者能够有效地使用像ChatGPT这样的大型语言模型。作为提示工程专项课程的一部分，该课程旨在展示提示工程在各个方面的变革力量；对于任何希望掌握生成式AI工具使用的个人来说，这门课程是完美的。

课程分为六个模块，重点介绍ChatGPT和类似的语言模型在各种应用中的重要性。它首先强调了解这些模型如何对自然语言提示做出响应的重要性。课程内容从基本提示编写到复杂技术，旨在解决不同领域的复杂问题。

学习者将探索ChatGPT在写作、总结、游戏、规划、模拟和编程等任务中的巨大潜力。课程旨在建立强大的提示工程技能，使学生能够在工作、商业和个人生活中使用大型语言模型执行多样化的任务。

关键特点

• 综合课程: 专注于大型语言模型的有效提示工程。
• 实践应用: 展示ChatGPT在个人和专业背景下的多样化用途。
• 技能开发: 强调建立强大的提示编写技能以提高生产力。
• 广泛的受众吸引力: 适合任何具有基本计算机使用技能的人。
• 问题解决重点: 为学习者提供使用提示工程解决复杂问题的能力。

5. ChatGPT提示工程开发者（DeepLearning.AI/OpenAI）

DeepLearning.AI提供的“ChatGPT提示工程开发者”课程旨在让有志于成为提示工程师的学习者深入了解生成精确和吸引人的AI响应的艺术。由OpenAI的Isa Fulford和DeepLearning.AI的Andrew Ng创建，该课程超越了基本的提示创建，专注于通过API调用利用LLM来构建生成式AI应用。

该课程以其实践方法而突出，结合实际例子提供对提示工程的全面理解。它首先涵盖软件开发中提示的最佳实践，包括总结复杂信息、推断不完整数据、转换文本样式和使用高级机器学习技术将想法扩展为详细的叙述等基本领域。

此外，该课程深入探讨了提示库的高效管理，这是提示工程角色的关键技能。它迎合了广泛的学习者，从具有基本Python知识的初学者到希望探索提示工程和LLM使用前沿的高级机器学习工程师。

关键特点

• 深入学习: 提供开发者提示工程的综合指南。
• 实践方法: 强调实际应用和实践例子。
• 多样化的技能开发: 覆盖总结、推断、转换和使用AI扩展文本等技能。
• 提示库管理: 教导如何高效组织和利用提示库。
• 广泛的受众吸引力: 适合具有基本Python知识的初学者和高级工程师。
• 专家创作者: 由OpenAI和DeepLearning.AI的知名专业人士开发。

6. 提示工程入门课程（LearnPrompting）

LearnPrompting的“提示工程入门课程”为进入AI提示工程世界提供了一个理想的入口。该免费课程适合初学者和高级学习者，提供了对AI概念和复杂提示工程技术的全面概述。以其高质量的内容和有效性而闻名，该课程是计算机科学现代格局中生成式人工智能复杂性的基础指南。

课程结构合理，首先介绍AI系统及其应用，然后深入探讨提示工程的基础知识。它解决了输入提示在语言模型（如ChatGPT）中的功能问题。更深入的学习模块进一步探讨了神经网络和机器学习技术等主题，使复杂的主题变得易于理解和可及。

该课程的突出特点是其实践方法，为学生提供了与实际生成式AI应用进行实践经验的机会。这不仅增强了理论知识，还为学习者提供了在提示工程角色或涉及AI模型的类似职位中可应用的实践技能。

课程涵盖了提示、角色提示、少次提示、组合技术、正式化提示、聊天机器人基础、LLM设置和LLM的陷阱等主题。每个概念都有视觉辅助工具和例子陪伴，确保学习体验引人入胜且有上下文。

关键特点

• 全面覆盖: 从基本的AI概念到高级的提示工程技术。
• 易于学习: 将复杂的主题分解为易于理解的模块。
• 实践经验: 与实际的AI应用进行实践工作。
• 多样化的主题: 对提示工程的各个方面进行了深入的探讨。
• 引人入胜的教学方法: 使用视觉辅助工具和例子来增强理解。
• 免费访问: 为所有人提供高质量的AI教育。

7. 使用ChatGPT API构建系统（DeepLearning.AI）

“使用ChatGPT API构建系统”是一门专门的课程，旨在教授如何使用大型语言模型高效地构建多步骤系统。该课程适合希望自动化复杂工作流程并解锁新开发能力的学习者。由OpenAI的Isa Fulford和DeepLearning.AI的Andrew Ng讲授，该课程建立在他们流行的“ChatGPT提示工程开发者”课程之上，提供了使用AI模型动态交互的系统创建的见解。

课程内容简洁但充满实用知识，围绕使用多阶段提示将复杂任务分解为子任务的概念展开，增强了LLM的效率和功能。关键的学习点包括：

• 开发在前一个提示的完成基础上构建的提示链。
• 创建系统，其中Python代码与AI完成和新提示交互。
• 使用课程中涵盖的所有技术构建客户服务聊天机器人。

学习者还将获得对用户查询分类、安全性评估和任务处理以进行连锁思维和多步骤推理的技能。尽管这是一门一小时的课程，但它提供了对实际应用的全面理解，包括实践示例和内置的Jupyter笔记本，以实验所教授的概念。

关键特点

• 高效的系统构建: 学习使用LLM构建多步骤系统。
• 实践学习方法: 通过实践示例轻松理解概念。
• 专家指导: 由行业专家Isa Fulford和Andrew Ng讲授。
• 交互式学习工具: 内置Jupyter笔记本用于实践实验。
• 高级技术: 关注多阶段提示和Python代码交互。
• 实际应用: 适用于客户服务聊天机器人和安全评估的技能。

8. 生成式AI基础专项（IBM）

IBM的“生成式AI基础专项”课程是一门综合的课程，旨在深入了解生成式AI的基本概念、模型、工具和应用。该专项课程适合任何希望在工作场所、职业和整体生活中利用生成式AI潜力的个人。它适合来自各个领域的专业人士，并不需要任何先前的技术知识或AI背景。

该专项课程由五门简短的自定进度课程组成，每门课程大约需要3-5小时才能完成。这些课程涵盖了以下主题：

1. 生成式AI基础模型的基本概念和能力。
2. 强大的提示工程技术，用于编写有效的提示以获得所需的AI结果。
3. 生成式AI的构建块和基础模型，如GPT、DALL-E和IBM Granite。
4. 生成式AI的伦理影响和考虑。
5. 生成式AI的实际应用，以提升职业和生产力。

该专项课程还包括实践实验室和项目，允许学习者使用流行的工具和平台（如IBM watsonx.ai、OpenAI ChatGPT、Stable Diffusion和Hugging Face）进行实践。这些实验室提供了使用文本、图像和代码生成、提示工程工具和基础模型的实践经验。

关键特点

• 全面理解: 获得对生成式AI概念、工具和应用的深入见解。
• 实用的提示工程: 学习为生成式AI模型编写有效的提示。
• 伦理意识: 讨论生成式AI的局限性和伦理考虑。
• 职业提升: 认识到生成式AI在提高专业技能和工作效率方面的潜力。
• 实践学习: 参与使用流行AI工具和平台的实验室和项目。
• 易用性: 适合没有AI背景的学习者，惠及各个领域的专业人士。

通过提示工程导航AI

这些顶级的AI提示工程课程为进入AI的演变世界提供了一个综合的指南，迎合了从初学者到高级实践者的广泛学习者。这些课程不仅为个人提供提示工程的技术知识，还为在各个领域的创新应用打开了大门。随着AI继续塑造我们的数字格局，掌握提示工程变得至关重要，赋予用户有效地与AI技术进行通信和利用的能力。无论是为了职业发展、个人成长还是学术追求，这些课程提供了在AI动态领域中导航和出类拔萃所需的基础技能。