課程簡介

LLM 和 Business Intelligence 簡介

  • 業務分析上下文中的 LLM 概述
  • LLM 在數據驅動決策中的作用
  • 瞭解 LLM 的功能和局限性

Data Analysis 使用 LLM

  • 準備用於 LLM 分析的數據集
  • 使用 LLM 進行數據提取和處理的技術
  • 使用 LLM 產生報告和視覺化

使用 LLM 進行市場分析

  • 情緒分析和客戶反饋解釋
  • 使用LLM收集競爭情報
  • 市場趨勢預測建模

Strategic Planning 與 LLM

  • 將 LLM 見解整合到業務戰略中
  • LLM的場景規劃和風險評估
  • 制定以數據為依據的商業計劃

案例研究和行業應用

  • 回顧各行各業成功的法學碩士應用
  • 關於LLM對業務成果的影響的討論
  • 對實際業務問題的分組分析

倫理考量和數據 Governance

  • 解決使用 LLM 進行商業智慧的道德問題
  • 確保 LLM 應用程式中的數據隱私和合規性
  • 使用 LLM 進行數據治理的最佳實踐

實踐專案

  • 將 LLM 應用於商業智慧挑戰
  • 同行評審和協作解決問題的會議

摘要和後續步驟

最低要求

  • 瞭解商業智慧概念
  • 具有數據分析和基本程式設計技能的經驗
  • 熟悉機器學習原理

觀眾

  • Business 分析師
  • 數據科學家
  • 戰略規劃師
 14 時間：

人數



每位參與者的報價

Open Training Courses require 5+ participants.

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這種由講師指導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。

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  • 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
  • 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 （LLM） 集成。
  • 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
  • 排查LangChain應用程式中的常見問題。
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LangChain Fundamentals

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  • 掌握LangChain的基本原理。
  • 設置和配置LangChain環境。
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這種以講師為主導的台灣（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。

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  • 瞭解大型語言模型的基礎知識。
  • 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
  • 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
  • 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
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14 時間：

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
  • 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
  • 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
  • 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
  • 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 時間：

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望在客戶服務運營中實施 Go ogle Gemini AI 的中級客戶服務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
  • 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
  • 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
  • 制定 AI 驅動的策略，用於即時客戶反饋分析。
  • 探索高級功能，打造無縫的客戶服務體驗。
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Google Gemini AI for Data Analysis

21 時間：

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望使用 Google Gemini AI 在各個行業更直觀地執行複雜數據分析任務的初級到中級數據分析師和業務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
  • 將各種數據源連接到 Gemini AI。
  • 使用自然語言查詢瀏覽數據。
  • 分析數據模式並得出見解。
  • 創建引人入勝的數據可視化。
  • 有效地傳達數據驅動的見解。
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這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望學習如何將生成式AI與LLM用於各種任務和領域的中級開發人員。

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    解釋什麼是生成式 AI 及其工作原理。 描述支援 LLM 的 transformer 架構。 使用經驗縮放定律針對不同的任務和約束優化 LLM。 應用最先進的工具和方法來訓練、微調和部署 LLM。 討論生成式人工智慧給社會和企業帶來的機遇和風險。
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在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 LlamaIndex 的原理和元件。
  • 引入和構建用於 LLM 的數據。
  • 實施上下文增強以提高 AI 模型性能。
  • 將 LlamaIndex 整合到現有的 AI 系統和工作流程中。
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  • 設置和配置 LlamaIndex 以用於 LLM。
  • 使用 LlamaIndex 索引和查詢自訂數據集以增強 LLM 功能。
  • 設計和開發利用 LlamaIndex 和 LLM 的複雜應用程式。
  • 了解並應用使用 LLM 和 LlamaIndex 的最佳實踐。
  • 瞭解部署 LLM 支援的應用程式所涉及的道德注意事項。
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在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 Large Language Models (LLMs) 的基礎知識和架構。
  • 設計 LLM 並將其整合到客戶支援系統中。
  • 增強聊天機器人的回應能力和用戶體驗。
  • 解決道德考慮並確保符合行業標準。
  • 為實際應用程式部署和維護基於 LLM 的聊天機器人。
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LLMs for Content Generation

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這種以講師為主導的現場培訓台灣（在線或現場）面向希望利用 LLM 的力量在各個領域生成高品質、多樣化和引人入勝的內容的中級內容創作者、營銷人員和教育技術人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 LLM 的功能及其在內容生成中的應用。
  • 設置和使用 LLM 來生成各種類型的內容。
  • 應用最佳實踐來提示和微調 LLM 以產生所需的輸出。
  • 評估 AI 生成內容的品質，並針對特定受眾進行優化。
  • 探索使用 LLM 生成創意和多模態內容的高級技術。
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LLMs for Code Generation and Documentation

14 時間：

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 來簡化其編碼工作流程並創建詳細、全面的文檔的中級軟體開發人員和技術作家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 LLM 在自動化代碼生成和軟體文檔方面的作用。
  • 利用 LLM 建立準確高效的代碼片段和文檔。
  • 將 LLM 整合到其軟體開發生命週期中，以提高生產力。
  • 使用自動化工具維護高品質的文件標準。
  • 解決在軟體開發中使用 AI 的道德考慮和最佳實踐。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

21 時間：

這種由講師指導的現場培訓台灣（在線或遠端）面向希望使用 LLM 執行各種 NLP 任務併為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發人員和 AI 愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 使用 LLM 和基本工具建立開發環境。
  • 使用 LLM 熟練地執行 NLU 和 NLI 任務。
  • 有效地提取、推斷和利用知識圖譜。
  • 使用 LLM 為對話應用程式生成和管理對話。
  • 評估 LLM 和生成式 AI 生成的內容品質和多樣性。
  • 應用道德原則，確保公平和負責任地使用法學碩士。
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LLMs for Personalized Education

14 時間：

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向具有不同經驗和專業知識水準的教育工作者、教育技術專業人士和研究人員，他們希望利用 LLM 來創造個人化的教育體驗。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 LLM 的體系結構和功能。
  • 使用 LLM 確定教育內容個人化的機會。
  • 設計利用 LLM 進行內容個人化的自適應學習平臺。
  • 實施 LLM 驅動的策略，以提高學生的參與度和學習成果。
  • 評估 LLM 在教育環境中的有效性，並做出數據驅動的決策
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Large Language Models (LLMs)