有数百门免费的AI课程。大多数教你什么是Transformer以及神经网络如何运作。如果你是研究员，这很有趣。但如果你是想写更好邮件的营销经理，就没用了。这五门课程专注于实用、日常使用的AI技能，能立即改进你的工作流程。
我们如何排名这些课程？
三个标准：（1）你能在24小时内应用所学知识吗？（2）它是免费的——真正免费，而不是"免费试用"？（3）完成它需要少于5小时吗？学术深度不是考虑因素。实用速度才是一切。
最好的AI教育不是40小时的课程。它是2小时的入门课程加上每天的实践。从这个列表中选择一门课程，本周完成它，然后在接下来的一个月里应用所学知识。
1. Google的"AI Essentials"（Coursera）— 最佳综合课程
时长：约4小时。费用：免费旁听。适合：想要结构化概述的完全初学者。
涵盖提示工程、工作场所AI应用和伦理考虑，没有技术深度。练习使用真实场景。周末完成它，到周一你就能足够理解并开始高效使用AI。
2. Anthropic的"Prompt Engineering"课程 — 最适合高级用户
时长：约3小时。费用：免费。适合：已在使用AI且想大幅提高提示工程能力的人。
深入讲解提示结构、思维链推理和处理边界情况。比Google课程更技术性，但立即可应用。如果你每天都使用ChatGPT，从这里开始。
3. OpenAI的ChatGPT Prompt Engineering指南 — 最佳快速参考
时长：约1小时。费用：免费。适合：开发者和技术用户。
不是课程——更像一份综合指南。涵盖API使用、系统提示和高级技术。如果你正在用AI构建应用或想了解提示如何工作，这是必读的。
4. Microsoft的"AI for Beginners"（GitHub）— 最适合技术学习者
时长：约5小时（自进度）。费用：免费。适合：有基础编码知识且想理解技术的人。
超越提示工程，深入AI模型如何工作、如何评估输出和基础自动化。比其他课程更技术性但能建立更深的理解。
5. DeepLearning.ai"ChatGPT Prompt Engineering for Developers"— 最适合工程师
时长：约1.5小时。费用：免费。适合：将AI集成到产品中的软件工程师。
Andrew Ng的课程专注于API级别的提示工程——构建使用AI的应用，而不仅仅是与它聊天。如果你正在构建由LLMs驱动的功能，这是首选。
总结
不要选所有五门课程。选择与你当前水平匹配的课程，本周完成它。一门完成的课程比五门收藏的课程更好。
自己试试：将任何提示粘贴到我们的免费提示优化工具中，看看结构化提示实际上是什么样子。