引言：
在刚过去2024年到当下的2025第一季度数字化而极度变幻无限时代的AI世界，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，大型语言模型（LLM）的应用开发已成为推动各行业创新的关键力量。NVIDIA DLI（NVIDIA深度学习学院）作为全球领先的AI教育和培训平台，一直致力于推动AI技术的普及与发展，为开发者提供前沿的技术支持与培训资源。
一：意外获取的机会
机缘巧合之下意外的获取了一次本应支付90美元的学习教程的而现在可以免费学习的机会。在2025年参加了nvidia的线上活动之下意外收到可以免费参加NVIDIA DLI（NVIDIA深度学习学院）的幸运的机会。
在全程陪客户参加了上海GTC开发者大会后第二个工作日晚上6点后开始，我迫不及待的打开邮件链接，点击免费获取的网络连接按钮，兴奋打开了期盼已久的NVIDIA DLI（NVIDIA深度学习学院）官网首页登入自己账户后，获取了90美元的学习详情链接正式进入了本该付费的培训视频ppt页面和实操的云上主机的页面，正式开始进入学习阶段。
以下是链接网址和页面截图：Course | NVIDIA
二：细致而耐心的具体学习过程和内容详解
1：观看学习视频内容解析
进入 NVIDIA DLI 基于提示工程的 LLM 应用开发学习页面后的第一步：
当你踏入 NVIDIA Deep Learning Institute（DLI）的“基于提示工程的 LLM 应用开发”学习页面时，你将开启一段探索大型语言模型（LLM）和提示工程奥秘的旅程。在众多学习资源中，观看大约30分钟的学习视频无疑是你的首要任务，也是构建知识体系的关键起点。
这些学习视频是 NVIDIA DLI 为你精心准备的入门指南，它们以直观且易于理解的方式，将复杂的提示工程和 LLM 应用开发概念转化为生动的讲解和实例演示。视频内容涵盖了从提示工程的基础理论到 LLM 应用开发的实际操作，帮助你快速建立起对这一领域的整体认知。
在观看视频的过程中，你将了解到提示工程的核心原则，例如如何设计有效的提示来引导 LLM 生成高质量的输出，以及如何根据不同应用场景调整提示策略。同时，视频还会展示如何利用 LLM 开发各种实际应用，如文本生成、问答系统和文本分类等，让你直观地看到理论与实践的结合。
此外，视频中还会介绍一些实用的工具和框架等，帮助你在开发过程中更高效地实现和优化 LLM 应用。通过这些视频，你不仅能够学习到前沿的技术知识，还能获得宝贵的实践经验，为后续的实践操作和项目开发打下坚实的基础。
因此，建议你认真观看每一个学习视频，跟随视频中的讲解逐步深入理解提示工程和 LLM 应用开发的关键要点。在观看过程中，做好笔记，记录下重要的概念和操作步骤，以便在后续的学习中随时回顾和验证考试认证实践。同时，如果你在视频中遇到任何疑问或需要进一步的解释，不要犹豫，立即查阅相关资料或参与在线讨论，确保你能够充分吸收视频中的知识，为你的学习之旅开一个好头。
2：NVIDIA DLI：基于提示工程的LLM应用开发探索课程主要涵盖以下内容
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提示工程基础：学习提示工程的基本概念和原理，了解如何通过设计有效的提示来引导LLM生成高质量的输出。
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LLM应用开发：掌握如何利用LLM开发各种应用，包括文本生成、问答系统、文本分类等。课程会教授如何根据不同的应用场景设计合适的提示。
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性能优化：学习如何优化LLM应用的性能，包括减少响应时间、提高生成结果的相关性和准确性等。
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实际案例分析：通过分析实际案例，了解如何将提示工程应用于解决实际问题，以及如何在实际项目中部署和维护LLM应用。
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工具和框架：熟悉与LLM应用开发相关的工具和框架介绍。
3：学习过程后总结和分析的思维导图分享：
4：学习后实际操作真实案例项目的考验认证
首先要启动点击云上主机的lab：
进入认证实操的jupyter lab中，经过3个小时的对实际案例的应用分析代码实际操作和编写-用三份零售客户邮件的情绪特征来判断商品瑕疵的分类真实案例。并且跑通jupyter的python代码的验证，获取了点击证书生成的按钮。完成了整个课程的学习到认证通过的喜悦。
三：总结学习的价值和远景
《开发基于提示工程的大语言模型（LLL）应用》课程是一门非常实用的课程。学完这门课后，我深刻体会到提示词在大语言模型中的重要性。通过学习，我掌握了如何设计和优化提示词，并将其应用于实际项目中认证。
这门课程不仅理论丰富，还提供了大量实践机会，帮助学习者将知识转化为能力。
