吴恩达推出3小时AI入门课，专为使用ChatGPT等工具但效果不佳的初学者设计。课程围绕日常场景展开，如查资料、写作、方案构思、图像处理等，分三阶段教授如何让AI提供准确信息、成为思考伙伴及处理多媒体内容。课程重点在于提升AI使用者的判断力、内容创作能力和思考辅助能力，帮助普通人将AI从聊天工具转变为信息助手、写作伙伴和创作工具，无需编程基础。

---

https://learn.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone/information

吴恩达又上线了一门新的 AI 课程。这门课大约 3 小时，面向初学者。它适合已经在用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，但总觉得“用得不够稳定”“问出来的东西不够好”的人。

这门课最值得看的地方在于，它没有一上来讲抽象概念，而是围绕普通人每天都会遇到的场景展开：

• 查资料
• 写东西
• 想方案
• 看图做图
• 做简单网页或小工具

也就是说，它真正回答的是：AI 能帮我解决哪些具体问题？我应该怎么用，才不只是得到一段看起来很顺的废话？

---

-课程框架：3 个阶段，循序渐进-

这门课可以拆成 3 个阶段。

阶段一：用 AI 找信息

对应模块：Module 1: Finding Information

这一阶段主要解决一个问题：

如何让 AI 给出更准确、更有来源的信息，而不是只给一个看起来流畅的答案？

这一模块会讲：

1. AI 新手和 AI 高手的区别
2. 模型已有知识是什么
3. 什么时候需要联网搜索
4. 如何查看和判断搜索来源
5. 什么时候适合使用 deep research
6. 如何对比不同 AI 模型的回答

对普通人来说，这一部分的价值很直接：

你不是只学会“问 AI”，而是学会判断 AI 的信息从哪里来、什么时候该查来源、什么时候不能盲信。

这对做选题、写报告、买产品、了解新领域都很有帮助。

阶段二：把 AI 当思考伙伴

对应模块：Module 2: AI as a Thought Partner

这一阶段主要解决：

如何让 AI 帮你想问题、写内容、提建议，而不是只生成一段空泛、客套、像机器写出来的话？

课程内容包括：

1. 用 AI 头脑风暴
2. 如何给 AI 足够上下文
3. AI 桌面应用的使用
4. 让 AI 帮助推理
5. 避免 AI 一味迎合你
6. 用 AI 写作
7. 让 AI 批判和反馈你的想法
8. 通过练习完成头脑风暴和批判反馈

这里最关键的一点是：不要只让 AI 附和你。

你可以让它反过来指出问题：

• 这个方案哪里不现实？
• 目标人群会不会不买账？
• 有没有更低成本的做法？
• 如果时间只有三天，应该先做哪一步？

这样 AI 就不只是一个答案机器，而是一个能帮你拆问题、补漏洞、改表达的协作者。

好的 AI 用法不是让它替你思考，而是让它帮你把想法拆开、补充、质疑、改写，最终让你的判断更清楚。

阶段三：用 AI 处理图片、多媒体和简单创作

对应模块：Module 3: Working with Multimedia & Code

这一阶段主要解决：

普通人如何用 AI 看图、做图、做简单网页或小工具，不必一开始就学代码？

听起来这部分好像更技术，但其实它和普通人的关系很近。

比如：

• 让 AI 看一张海报，判断信息层级是否清楚
• 让 AI 分析一张产品图，指出哪里影响转化
• 让 AI 根据文章内容生成配图方向
• 让 AI 帮你做一个简单网页原型
• 让 AI 整理一组数据，找出趋势和异常

课程内容包括：

1. 多媒体数据如何和 AI 结合
2. 让 AI 理解图片
3. 用 AI 生成图片
4. 用 AI 构建应用
5. 用 AI 做数据分析
6. Building with AI 实践练习
7. Final project 最终项目

这一模块传递的重点不是“人人都要学编程”，而是：

过去很多事情需要设计、代码或数据分析能力，现在普通人可以先用自然语言做出初稿和原型。

未来很多能力的门槛，可能不再是“你会不会写代码”，而是“你能不能把需求说清楚”。

-这门课主要解决什么问题？-

这门课真正解决的，不是“怎么写一句万能提示词”。

它解决的是普通人使用 AI 时最常见的 4 个问题。

❓问题一：不会判断 AI 回答靠不靠谱

很多人会问 AI，但不知道它的答案来自哪里。

也不知道什么时候应该让它给出处，什么时候应该联网搜索，什么时候应该使用 deep research。

这门课会帮助你建立一个基本判断：

AI 的回答不是终点，可靠的信息来源才是终点。

❓问题二：写出来的内容很像 AI

AI 写作最大的问题，往往不是它不会写，而是你给它的信息太少。

课程会讲如何提供上下文，让 AI 理解：

• 写给谁看
• 目标是什么
• 语气是什么
• 有哪些限制
• 哪些表达不能太夸张

这样生成的内容才会更自然，更接近真实使用场景。

❓问题三：只会让 AI 给答案，不会让 AI 帮自己思考

很多人把 AI 当搜索框，但它其实也可以是头脑风暴工具、推理工具、反馈工具。

你可以让它帮你补充方案，也可以让它批判你的方案。

真正有价值的用法，是让 AI 参与到你的思考过程里，而不是只在最后给你一个答案。

❓问题四：觉得 AI 创作和代码离自己很远

课程会把图片理解、图片生成、简单应用、数据分析放到普通人能理解的场景里。

它降低的不是专业能力本身，而是开始尝试的门槛。

你可以先做一个初稿、一个原型、一个分析框架，再逐步调整。

一句话概括：

这门课解决的是：普通人如何把 AI 从“聊天工具”变成“信息助手、写作伙伴、思考陪练和创作工具”。

-适合哪些人看？-

这门课适合任何在日常工作或生活中使用 AI 工具，并希望获得更好结果的人。

它不要求技术背景，也不要求编程基础。

更具体一点，下面这几类人会特别适合。

1. AI 新手

已经听说 AI 很重要，但不知道从哪里开始。

不想一上来学复杂术语，也不想直接进入代码和模型原理。

这门课可以作为一个低门槛入口。

2. 内容创作者

需要用 AI 做选题、查资料、写文章、改标题、优化表达。

但又不希望内容看起来很机器、很空泛。

这门课会帮助你把 AI 用成资料助手和编辑助手。

3. 职场人

需要写邮件、做汇报、整理资料、想方案、做决策。

如果你希望 AI 真正提升工作效率，而不是只生成一段“看起来还行”的文字，这门课会很实用。

4. 学生和自学者

需要查资料、总结概念、辅助学习。

但同时也需要知道，AI 给出的内容哪些可以参考，哪些必须验证。

5. 想尝试 AI 创作的人

对 AI 做图、看图、做网页、小应用、数据分析感兴趣，但没有编程或设计基础。

这门课适合作为第一次系统尝试。

-最后：普通人学 AI，先别急着学术语-

这门课最适合普通人的地方在于，它没有把 AI 学习变成一件很重的事。

它不要求你先懂技术，也不要求你先学一堆复杂概念。

它只是从真实场景出发，告诉你：

• 怎么用 AI 查资料
• 怎么用 AI 写东西
• 怎么用 AI 想方案
• 怎么用 AI 看图做图
• 怎么用 AI 做简单工具

普通人学 AI，不是为了成为 AI 专家。

更现实的目标是：

在工作和生活里，少一点重复劳动，多一点判断空间。

如果你一直想开始学 AI，但又觉得门槛很高，可以从这门课开始。

先不用追求系统掌握所有技术。

从一个真实问题开始，问自己：

这件事里，AI 能帮我做到哪一步？

这可能就是普通人学 AI 最好的入口。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】