課程簡介

軟體開發中的法學碩士簡介

  • LLM 概述及其在代碼生成中的作用
  • 自動編碼工具的演變
  • 瞭解 LLM 編碼的功能和局限性

用於自動代碼生成的 LLM

  • 設置用於代碼生成的 LLM
  • 編寫提示和解釋 LLM 輸出的最佳實踐
  • 使用 LLM 進行動手練習，為常見模式生成代碼

使用 LLM 提高代碼品質

  • 使用 LLM 進行代碼審查和錯誤修復
  • 將 LLM 與版本控制系統整合
  • 關於提高代碼效率的 LLM 案例研究

軟體法學碩士 Documentation

  • 使用 LLM 自動生成文件
  • 確保文件的一致性和完整性
  • 為不同的文件樣式和標準定製 LLM

LLMs中的高級技術

  • 針對特定編碼語言和框架微調 LLM
  • 為獨特的專案需求開發自定義 LLM 模型
  • 探索法學碩士技術的最新進展

道德和法律考慮

  • 解決自動代碼生成的倫理影響
  • 瞭解使用 LLM 產生代碼的法律問題
  • 在軟體開發中負責任地使用 LLM 的最佳實踐

專案工作

  • 在編碼任務中實現 LLM
  • 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

  • 瞭解軟體開發流程
  • 具有程式設計語言（例如，Python， JavaScript）的經驗
  • 熟悉基本的機器學習概念

觀眾

  • 軟體開發人員
  • 技術撰稿人
  • 項目經理
 14 時間：

人數



每位參與者的報價

Open Training Courses require 5+ participants.

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  • 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
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  • 排查LangChain應用程式中的常見問題。
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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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  • 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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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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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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  • 瞭解 LlamaIndex 的原理和元件。
  • 引入和構建用於 LLM 的數據。
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  • 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。
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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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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 的力量來提取業務見解的中級業務專業人員和數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

  • 瞭解 LLM 在商業智慧環境中的基礎知識和應用。
  • 應用 LLM 來分析大型數據集並提取有意義的見解。
  • 將 LLM 驅動的分析整合到戰略業務決策流程中。
  • 評估在業務中使用 LLM 的道德考慮和最佳實踐。
  • 預測 AI 的未來趨勢，並為不斷發展的商業智慧環境做好準備。
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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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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)