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यहीं से सबकी
शुरुआत होती है।

एक कोर्स जो आपको AI के साथ सोचना, सही सवाल पूछना और ऐसे परिणाम प्राप्त करना सिखाता है जो आप वास्तव में काम पर उपयोग कर सकें। किसी तकनीकी पृष्ठभूमि की ज़रूरत नहीं। कोई क्रेडिट कार्ड नहीं। बस शुरू करें।

6 मॉड्यूल 28 पाठ अपनी गति से सर्टिफ़िकेट शामिल
Professional learning AI prompting
फ़र्क़ देखें

वही AI। बेहतर सवाल। पूरी तरह अलग परिणाम।

ये असली प्रॉम्प्ट हैं। फ़र्क सिर्फ़ यह है कि आप पूछना जानते हैं या नहीं।

पहले

प्रोजेक्ट में देरी के बारे में क्लाइंट को एक फ़ॉलो-अप ईमेल लिखो। इसे प्रोफ़ेशनल रखो।

AI आउटपुट गुणवत्ता
बाद में
संदर्भ की परतें जोड़ना

Meridian Logistics की Sarah Kim को Phoenix वेयरहाउस रोलआउट में 3 हफ़्ते की देरी के बारे में एक फ़ॉलो-अप ईमेल का ड्राफ़्ट बनाएँ। हम 14 महीनों से उनके साथ काम कर रहे हैं — रिश्ता मज़बूत है, लेकिन अब उनके CEO सवाल पूछ रहे हैं। देरी हमारी तरफ़ से है (वेंडर की समस्या)। असर को स्वीकार करें, ज़रूरत से ज़्यादा माफ़ी माँगे बिना ज़िम्मेदारी लें, नई गो-लाइव तारीख़ (28 अप्रैल) बताएँ, और इस हफ़्ते 30 मिनट की एक कॉल की पेशकश करें जिसमें उन्हें शमन योजना समझाई जाए। अधिकतम 180 शब्द, प्रोफ़ेशनल लेकिन इंसानी लहज़े में।

AI आउटपुट गुणवत्ता
पहले

हम अपनी GTM टीम के लिए Salesforce और HubSpot के बीच फ़ैसला कर रहे हैं। हमें कौन सा चुनना चाहिए?

AI आउटपुट गुणवत्ता
बाद में
चेन-ऑफ़-थॉट

हम अपनी 40 लोगों की GTM टीम के लिए Salesforce और HubSpot के बीच फ़ैसला कर रहे हैं। किसी एक की सिफ़ारिश करने से पहले, इन कारकों को क्रम से समझाएँ: 1. कौन सा हमारे डील वॉल्यूम को संभालता है (~80 नई opps/महीना, औसत डील $18K) 2. हमारे मौजूदा स्टैक (Gong, Outreach, Snowflake) के साथ इंटीग्रेशन में लगने वाली मेहनत 3. अपनाने का जोखिम — हमारे AE मिड-करियर हैं और दूसरा सिस्टम सीखने से कतराएँगे 4. एडमिन हेडकाउंट सहित 3 साल का TCO चुनाव करने से पहले हर कारक पर अपना तर्क दिखाएँ। अगर जवाब किसी ऐसे कारक पर निर्भर करता है जो मैंने नहीं गिनाया, तो उसे सामने लाएँ।

AI आउटपुट गुणवत्ता
पहले

हमारी नई Meridian केस स्टडी पर एक LinkedIn पोस्ट लिखो। इसे दमदार और प्रोफ़ेशनल रखो, पहली लाइन में पाठक को बाँधो, छोटे पैराग्राफ़ इस्तेमाल करो, अंत में एक हल्का CTA दो, लगभग 150 शब्द।

AI आउटपुट गुणवत्ता
बाद में
फ़्यू-शॉट (उदाहरण से सिखाना)

हमारी Meridian Logistics केस स्टडी पर एक LinkedIn पोस्ट लिखें। इसी पैटर्न से मेल खाते हुए लिखें: Brightline Retail: हफ़्ते में 12,000 ऑर्डर। 7% एरर रेट। तबाही नहीं — बस महँगा। छह हफ़्ते बाद: — एरर रेट: 0.8% — $340K की रीवर्क बचत — उनके CFO ने हमें नाराज़ ईमेल फ़ॉरवर्ड करना बंद कर दिया पूरी कहानी कमेंट में 👇 Meridian Logistics (Q1 में डिलीवरी अपवाद आधे कर दिए, CEO ने सार्वजनिक रूप से इस बदलाव को श्रेय दिया):

AI आउटपुट गुणवत्ता

ये उनमें से तीन तकनीकें हैं। कोर्स में कई और शामिल हैं।

आप क्या सीखकर जाएँगे

छह कौशल। एक कोर्स। हर AI टूल।

प्रॉम्प्ट लेखन

स्पष्ट, प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखें जो पहली बार में ही उपयोगी परिणाम दें।

संवाद डिज़ाइन

समझें कि AI आपके निर्देशों को कैसे पढ़ता है और उनका जवाब कैसे देता है।

स्पष्टता और सटीकता

रोल प्रॉम्प्टिंग, संरचित अनुरोध और क्रमिक सुधार जैसी सिद्ध तकनीकों का उपयोग करें।

आलोचनात्मक सोच

AI आउटपुट का आलोचनात्मक मूल्यांकन करें और जानें कि उस पर कब भरोसा करना है।

संदर्भ निर्माण

किसी भी भूमिका या उद्योग में वास्तविक कार्य कार्यों के लिए प्रॉम्प्ट बनाएँ।

आउटपुट ऑप्टिमाइज़ेशन

किसी भी AI टूल के साथ काम करने के लिए एक दोहराने योग्य प्रक्रिया विकसित करें।

आपकी सीखने की यात्रा

छह मॉड्यूल, आपके पहले प्रॉम्प्ट से असली आत्मविश्वास तक।

हर मॉड्यूल पिछले पर आधारित है। अंत तक, आपके पास प्रॉम्प्ट्स का एक व्यक्तिगत टूलकिट होगा जो आप हर दिन उपयोग करेंगे।

1

AI कैसे सोचता है: एक व्यावहारिक मानसिक मॉडल

LLM टेक्स्ट कैसे बनाते हैं और आपके शब्द परिणाम को कैसे आकार देते हैं — इसका एक व्यावहारिक मानसिक मॉडल।

5 पाठ
2

मूल सिद्धांत: स्पष्टता, संदर्भ और सीमाएँ

ऐसे प्रॉम्प्ट लिखने का दोहराने योग्य तरीका जिन्हें गलत समझा ही न जा सके।

5 पाठ
3

प्रॉम्प्टिंग टूलकिट: मुख्य तकनीकें

रोल, फ़्यू-शॉट, चेन-ऑफ़-थॉट, फ़ॉर्मैटिंग और मेटा-प्रॉम्प्टिंग — और हर एक का उपयोग कब करें।

5 पाठ
4

उन्नत प्रॉम्प्टिंग रणनीतियाँ

उन कार्यों को कैसे संभालें जो एक ही प्रॉम्प्ट के लिए बहुत बड़े, बहुत जटिल या बहुत महत्वपूर्ण हैं।

4 पाठ
5

पुनरावृत्ति, समस्या-समाधान और अनुकूलन

खराब परिणामों को शुरुआत से दोबारा शुरू किए बिना सुधारने का एक डायग्नोस्टिक टूलकिट।

4 पाठ
6

नैतिकता, सीमाएँ और ज़िम्मेदार उपयोग

हैलुसिनेशन पहचानने, डेटा सुरक्षित रखने और AI को अपने दैनिक काम में शामिल करने की आदतें।

5 पाठ
यह किसके लिए है

पेशेवरों के लिए बनाया गया। टेक्नोलॉजिस्ट के लिए नहीं।

किसी भी भूमिका में काम करने वाले पेशेवर जो AI को एक व्यावहारिक उपकरण के रूप में उपयोग करना चाहते हैं। किसी तकनीकी पृष्ठभूमि की ज़रूरत नहीं। चाहे आपने यह कोर्स खुद चुना हो या आपके संगठन ने आपका नामांकन किया हो, आप उसी दिन लागू करने योग्य कौशल लेकर जाएँगे।

सर्टिफ़िकेट अर्जित करें

अपना पूर्णता सर्टिफ़िकेट पाने के लिए सभी मॉड्यूल और क्विज़ पूरे करें। इसे अपनी टीम के साथ या LinkedIn पर साझा करें।

आपका सीखना कोर्स पर ख़त्म नहीं होता।

चीट शीट्स, प्रॉम्प्टिंग तकनीकें और व्यावहारिक संदर्भ हमारी मुफ़्त संसाधन लाइब्रेरी में कभी भी उपलब्ध हैं। इन्हें अपने कोर्स के साथ या अलग से उपयोग करें।

संसाधन देखें

शुरू करने के लिए तैयार हैं?

मुफ़्त। अपनी गति से। कोई क्रेडिट कार्ड नहीं। पूरा करने में लगभग 5.5 घंटे लगते हैं। आप अभी शुरू कर सकते हैं।

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