4 minutitAI tark kasutamine koolieduks
Sõnasta üks rusikareegel, kuidas eristada AI kodutööabi AI-petmisest.
Tina Huang. Tina surub Google'i ametliku Prompting Essentials kursuse kokku viieosaliseks TCREI struktuuriks (Task, Context, References, Evaluate, Iterate) koos läbitöötatud näidetega igal sammul. Kui artikkel näitab sulle viit ümberkirjutust, annab see sulle retsepti, mida Google ise oma töötajatele õpetab, et saaksid ümberkirjutuse oma korraldustes ära teha ilma meie omi kopeerimata.
Saad selge mõttemudeli teemal "Halva ja hea korralduse vahe (5 enne/pärast näidet)" ja tead, mida turvaliselt järgmisena proovida.
Viimati üle vaadatud: 18. mai 2026
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
4 minutitSõnasta üks rusikareegel, kuidas eristada AI kodutööabi AI-petmisest.
5 minutitPane loost kirja üks näide, kus AI vastus erines professionaalsest meditsiinilisest hinnangust — võtmata lugu ennast meditsiinilise nõuandena.
11 minutitSõnasta lüngad AI-vestluse ja litsentsitud teraapia vahel, et teaksid, millal pöörduda inimspetsialisti poole.
Hoolikalt valitud välised kursused, mis aitavad sellesse teemasse sügavamalt minna.
Isa Fulford · Andrew Ng
Üheksakümmend minutit annab aasta jagu intuitsiooni. Kui kirjutad koodi, mis kutsub LLM-i — või oled selleks valmis — on see kõige tõhusam kursus internetis, mis täidab tühimiku "mängin ChatGPT-ga" ja "saadan LLM-i kutsuva funktsionaalsuse tootmisse" vahel.
Dr. Jules White
Hea pikem täiendus DeepLearning.AI lühikursusele, eriti neile, kes ei kirjuta koodi. Dr. White õpetab juhendamist korduvkasutatavate mustritena, mitte juhuslike nippidena, nii et hakkad LLM-iga töötama süsteemselt.
Microsoft Learn
Promptimine, aga tööriista jaoks, millega enamik kontoritöötajaid kõigepealt kokku puutub. Microsofti enda neljaosaline promptimise raamistik (eesmärk, kontekst, allikas, ootus) on tõeliselt kasulik mõttemudel, ning erinevalt üldistest ChatGPT promptimiskursustest, mis juba meie kataloogis on, on see täielikult juurdunud Microsoft 365 Copiloti spetsiifilistes iseärasustes ja andmetele toetumise käitumises.