8 门最佳提示工程课程 (March 2026)

在人工智能领域，提示工程的艺术已成为专业人士和爱好者 alike 的关键技能。随着人工智能系统，特别是像 GPT 这样的语言模型变得越来越复杂，有效与这些模型沟通的能力变得至关重要。提示工程，本质上，是设计输入以引导这些人工智能系统产生最准确、相关和创造性输出的技艺。 但究竟什么是提示工程，它为何成为科技界如此热门的话题？ 提示工程是 craft 输入（或“提示”）以有效引导和与生成式 AI 模型（特别是像 ChatGPT 这样的大型语言模型）交互的艺术与科学。它涉及以能够利用 AI 能力产生特定、相关和准确输出的方式来表述问题或陈述。 这一领域处于语言学、计算机科学和创造性思维的交叉点。它需要理解 AI 模型如何处理信息，以及创造性地调整提示以符合期望的结果。其目标是最大化 AI 响应的效率和适用性，无论是生成文本、代码、图像，还是参与复杂的问题解决。 为了认可这一新兴领域，我们精心挑选了一份最佳提示工程课程列表。无论您是经验丰富的 AI 从业者还是好奇的新手，这些课程都能提供关于提示工程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 Prompting Essentials

Google 在 Coursera 上的 “Prompting Essentials” 课程旨在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 Career Certificates 创建，这门适合初学者的课程指导用户编写清晰有效的 AI 提示，使学习者能够更高效地完成现实世界任务。课程时长不到 10 小时，提供实践练习，参与者可以在其中练习提示设计、评估和 AI 迭代。从撰写有针对性的电子邮件和总结冗长文档，到构建跟踪器和头脑风暴新想法，学习者将提示技术应用于各种职场任务，通过定制化、可重复使用的提示提高生产力。 该课程超越了基础提示，帮助学习者分析数据、创建引人注目的可视化图表，并借助 AI 反馈构建演示文稿。此外，学习者还将学习高级技术，如提示链和多模态提示，将抽象想法转化为实际步骤。课程强调负责任的 AI 使用，教授偏见识别和输出评估，确保提示准确且公平。课程结束时，学习者将获得 Google 颁发的证书和一个提示库，使他们能够将 AI 打造成其专业工具包中的宝贵工具。

主要特点

• 课程概述: Google 的 “Prompting Essentials” 使用简单的五步法教授 AI 提示基础。
• 适合初学者: 非常适合新手，课程时长不到 10 小时，包含实践练习。
• 职场任务: 学习用于电子邮件、文档摘要、跟踪器和头脑风暴的提示。
• 可重复使用的提示: 构建提示库，以便跨工具高效使用 AI。
• 高级技能: 掌握提示链和多模态技术以处理复杂想法。
• 数据与演示文稿: 分析数据、创建可视化图表，并获取演示文稿的 AI 反馈。
• 偏见与准确性: 学习识别 AI 偏见并评估输出质量。
• 证书: 获得 Google Career Certificate，提升您的 AI 技能 profile。

2. Prompt Engineering Specialization (Vanderbilt University)

范德堡大学提供的 “Prompt Engineering Specialization” 是一个卓越的课程，旨在将学习者转变为提示工程专家。这个由三门课程组成的综合系列将带您从基础知识到高级技术，使您能够充分利用生成式 AI 的潜力。该专业课程以实践性、动手学习为核心，确保学生不仅理解理论，还能在各种情境中有效应用。 该专业课程从 “Prompt Engineering for ChatGPT” 课程开始，该课程时长为 18 小时，获得了超过 2000 名参与者的 4.8 分高评价。在这里，学习者深入探讨为 ChatGPT 等大型语言模型 craft 提示的艺术，学习如何利用其能力进行各种应用。第二门课程 “ChatGPT Advanced Data Analysis” 侧重于使用 ChatGPT 的代码解释器自动化任务。这门 10 小时的课程同样获得 4.8 分的高评价，教授学生自动化文档处理和数据提取等技能。最后一门课程 “Trustworthy Generative AI” 是一个 8 小时的旅程，探讨如何确保 AI 输出的可靠性和可信度。

主要特点

• 深入学习: 从基本概念到提示工程的高级技能。
• 实践项目: 通过实践练习构建和完善您的提示工程技能。
• 多样化应用: 学习在自动化、数据分析和问题解决等各种情境中应用这些技能。
• 应用学习项目: 现实世界应用，从社交媒体帖子到使用 AI 进行复杂问题解决。
• 专家指导: 向该领域的大学和行业专家学习。
• 认证: 获得范德堡大学颁发的职业提升证书。

这门课程非常适合希望深入理解并在其专业、学术或个人努力中有效应用提示工程的个人。

3. Generative AI: Prompt Engineering Basics (IBM)

IBM 提供的 “Generative AI: Prompt Engineering Basics” 是一门基础课程，适合希望在提示工程领域建立坚实基础的新手。这门 7 小时的课程旨在提供灵活的学习体验，非常适合渴望探索生成式 AI 世界的专业人士、学生和爱好者。课程结构旨在传授对提示工程概念、最佳实践和实用技术的全面理解。 该课程分为三个结构良好的模块，每个模块侧重于提示工程的不同方面。模块 1 介绍生成式 AI 中的提示工程概念，强调编写有效提示的最佳实践。模块 2 深入探讨特定技术和方法，以提高生成式 AI 模型响应的精确性和相关性。最后一个模块包括一个分级测验、一个实践项目，以及延伸到图像生成提示和使用 IBM 的 Prompt Lab 工具的可选内容。

主要特点

• 适合初学者: 为广泛受众设计，包括没有经验的专业人士和爱好者。
• 灵活学习: 按照自己的节奏学习，课程结构适应不同的时间安排。
• 综合模块: 涵盖提示工程的基本概念、技术和实践练习。
• 多样化技术: 探索零样本、少样本、面试模式、思维链和思维树等技术。
• 行业工具: 介绍 IBM Watsonx Prompt Lab、Spellbook 和 Dust 等实用提示工程工具。
• 实践经验: 参与实验和最终项目，在现实场景中应用所学概念。
• 行业专家见解: 从从业者那里获得关于有效提示 craft 和工具使用的见解。
• 职业证书: 完成后获得可分享的证书，为您的专业 profile 增值。

这门课程是开始提示工程之旅的绝佳选择，提供该领域的坚实基础，并 equip 学习者有效引导 AI 模型实现期望结果的技能。

4. Prompt Engineering for ChatGPT (Vanderbilt University)

范德堡大学的 “Prompt Engineering for ChatGPT” 是一门 equip 学习者有效使用 ChatGPT 等大型语言模型专业知识的课程。作为 Prompt Engineering Specialization 计划的一部分，它旨在展示提示工程在生活和商业各个方面的变革力量；这门课程非常适合任何渴望掌握生成式 AI 工具使用的人。 该课程分为六个模块，侧重于 ChatGPT 和类似大型语言模型在各种应用中的重要性。它首先强调理解这些模型如何响应自然语言提示的重要性。课程从基本的提示 craft 发展到旨在解决不同领域复杂问题的复杂技术。 学习者将探索 ChatGPT 在写作、摘要、游戏、规划、模拟和编程等任务中的巨大潜力。该课程旨在培养强大的提示工程技能，使学生能够熟练地使用大型语言模型处理工作、业务和个人生活中的多样化任务。

主要特点

• 综合课程: 专注于大型语言模型的有效提示工程。
• 实际应用: 展示 ChatGPT 在个人和专业背景下的多样化用途。
• 技能发展: 强调培养强大的提示写作技能以提高生产力。
• 广泛的受众吸引力: 适合任何具备基本计算机使用技能的人。
• 问题解决导向: equip 学习者使用提示工程解决复杂问题的能力。

这门课程非常适合希望深入探索生成式 AI 世界的个人，为精通快速发展的提示工程领域提供了一个 gateway。

5. ChatGPT Prompt Engineering for Developers (DeepLearning.AI/OpenAI)

“ChatGPT Prompt Engineering for Developers” 是由 DeepLearning.AI 提供的一门课程，旨在让 aspiring 提示工程师沉浸于生成精确且引人入胜的 AI 响应的艺术中。该课程由 OpenAI 的 Isa Fulford 和 DeepLearning.AI 的 Andrew Ng 创建，超越了为 Web 界面创建提示的基础知识，侧重于通过 API 调用利用 LLMs 来构建生成式 AI 应用程序。 这门课程以其 practical 方法脱颖而出，结合现实世界的例子，提供对提示工程的透彻理解。它从提示软件开发的最佳实践开始，涵盖关键领域，如总结复杂信息、从不完整数据中推断、转换文本风格，以及使用高级机器学习技术将想法扩展为详细叙述。 此外，该课程还深入探讨了高效管理提示库，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 Python 基础知识的初学者到寻求探索提示工程前沿和使用 LLMs 的高级机器学习工程师。

主要特点

• 深入学习: 为开发者提供关于提示工程的综合指南。
• 实践方法: 强调实际应用和现实例子。
• 多样化技能发展: 涵盖使用 AI 进行总结、推断、转换和扩展文本。
• 提示库管理: 教授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。
• 专家创建者: 由 OpenAI 和 DeepLearning.AI 的知名专业人士开发。

这门课程非常适合任何旨在掌握提示工程的人，无论是刚刚起步还是希望在该领域取得进步，为在软件开发中利用 AI 提供了 essential 技能。

6. Introductory Course on Prompt Engineering (LearnPrompting)

LearnPrompting 的 “Introductory Course on Prompt Engineering” 为进入 AI 提示工程世界提供了一个理想的切入点。这门免费课程专为初学者和高级学习者设计，提供 AI 概念和复杂提示工程技术的全面概述。该课程以其高质量的内容和有效性而闻名，是生成式人工智能复杂性（在现代计算机科学 landscape 中至关重要）的基础指南。 该课程结构经过深思熟虑，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。它阐述了输入提示如何在 ChatGPT 等语言模型中发挥作用。深入的学习模块进一步探讨神经网络和机器学习技术等主题，使复杂的主题易于理解和掌握。 这门课程的一个突出特点是其动手实践方法，为学生提供使用现实世界生成式 AI 应用程序的实践经验。这不仅增强了理论知识，还 equip 学习者具备适用于提示工程角色或涉及 AI 模型的类似职位的实用技能。 该课程涵盖了一系列主题，包括提示、角色提示、少样本提示、组合技术、形式化提示、聊天机器人基础、LLM 设置以及 LLMs 的 pitfalls。每个概念都配有视觉辅助和示例，确保引人入胜且具有 context 的学习体验。

主要特点

• 全面覆盖: 从基本 AI 概念到高级提示工程技术。
• 易于学习: 将复杂主题分解为易于理解的模块。
• 实践经验: 使用现实世界 AI 应用程序进行动手操作。
• 多样化主题: 深入探索提示工程的各个方面。
• 引人入胜的教学方法: 使用视觉辅助和示例来增强理解。
• 免费访问: 让每个人都能获得高质量的 AI 教育。

LearnPrompting 的这门入门课程非常适合任何希望踏入 AI 提示工程世界的人，提供了坚实的基础和在该领域取得成功至关重要的实用技能。

7. Building Systems with the ChatGPT API (DeepLearning.AI)

“Building Systems with the ChatGPT API” 是一门专门课程，旨在教授如何使用大型语言模型高效构建多步骤系统。这门课程非常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 教授，它建立在广受欢迎的 “ChatGPT Prompt Engineering for Developers” 基础上，并提供了创建与 AI 模型动态交互的复杂系统的 insights。 该课程简洁但 packed with 实用知识。它围绕使用多阶段提示将复杂任务拆分为子任务 pipeline 的概念展开，从而提高 LLMs 的效率和功能性。关键学习点包括：

• 开发基于先前提示补全的提示链。
• 创建 Python 代码与 AI 补全和新提示交互的系统。
• 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进行分类、评估查询安全性以及处理思维链、多步骤推理任务的技能。尽管是一门一小时的课程，但它提供了对实际应用的全面理解，包括动手示例和内置的 Jupyter notebooks，用于试验所教授的概念。

主要特点

• 高效系统构建: 学习使用 LLMs 构建多步骤系统。
• 实践学习方法: 动手示例，便于理解概念。
• 专家指导: 由行业专家 Isa Fulford 和 Andrew Ng 教授。
• 交互式学习工具: 内置 Jupyter notebooks 用于实践实验。
• 高级技术: 专注于多阶段提示和 Python 代码交互。
• 现实世界应用: 适用于客户服务聊天机器人和安全性评估的技能。

这门课程非常适合对 AI 有一定熟悉度并希望提升构建高级、AI 驱动系统技能的个人。无论您是否已完成 “ChatGPT Prompt Engineering for Developers” 课程，或者刚刚开始，这门课程都提供了关于 ChatGPT API 实际应用的宝贵 insights。

8. Generative AI Fundamentals Specialization (IBM)

IBM 的 “Generative AI Fundamentals Specialization” 是一个综合项目，旨在传授对生成式 AI 的基本概念、模型、工具和应用的深入理解。该专业课程非常适合任何希望利用生成式 AI 潜力来提升其 workplace、职业和整体生活的人。它适合所有领域的专业人士，不需要先前的技术知识或 AI 背景。 该专业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 小时完成。这些课程涵盖了一系列主题，包括：

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，为期望的 AI 结果编写有效提示。
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 的伦理影响和考量。
5. 生成式 AI 的实际应用，以提升职业和生产力。

该专业课程还包括动手实验和项目，允许学习者练习使用流行的工具和平台，如 IBM watsonx.ai、OpenAI ChatGPT、Stable Diffusion 和 Hugging Face。这些实验提供了文本、图像和代码生成、提示工程工具以及基础模型的实践经验。

主要特点

• 全面理解: 获得对生成式 AI 概念、工具和应用的透彻 insight。
• 实践提示工程: 学习为生成式 AI 模型编写有效提示。
• 伦理意识: 讨论生成式 AI 的局限性和伦理考量。
• 职业提升: 认识到生成式 AI 在提升专业技能和工作场所效率方面的潜力。
• 动手学习: 使用流行的 AI 工具和平台参与实验和项目。
• 可访问性: 适合没有 AI 背景的学习者，使来自不同领域的专业人士受益。

该专业课程对于任何热衷于解锁生成式 AI 能力并将其应用于专业 context 的人来说，都是一个宝贵的资源。它提供了实用知识和技能，使其成为该领域新手或希望增强对生成式 AI 技术理解的理想学习路径。

通过提示工程驾驭 AI

这些顶级的 AI 提示工程课程为不断发展的 AI 世界提供了全面的指南，迎合了从初学者到高级从业者的广泛学习者。这些课程不仅 equip 个人具备提示工程的技术知识，还为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 landscape，掌握提示工程变得至关重要，使用户能够有效地与 AI 技术沟通并利用它们。无论是为了职业发展、个人成长还是学术追求，这些课程