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課程簡介

課程大綱 培訓提案 

第1天 - AI與Python數據工作流簡介

• 人工智能與機器學習領域概覽

• AI在現代數據工程中的作用

• Python基礎複習,用於AI應用

 • 使用pandas和NumPy處理數據

• API與JSON數據處理簡介

 • 加載與轉換數據集的小練習

第2天 - 實踐者機器學習基礎

• 監督學習與無監督學習概念

 • 特徵工程與數據準備技術

 • 使用scikit-learn進行模型訓練基礎

 • 模型評估與性能指標

 • 模型部署概念簡介

 • 動手構建簡單預測模型

第3天 - LLM與提示工程簡介

• 理解大型語言模型及其工作原理

• 分詞、上下文窗口與限制

 • 提示設計原則與技術

• 零樣本與少樣本提示

 • 提示評估與迭代策略

 • 動手進行提示工程練習

第4天-  使用LLM構建AI應用

• 在Python中使用LLM API

 • 結構化輸出與函數調用概念

• 構建聊天式與任務式應用

• 檢索增強生成簡介

• 將LLM與外部數據源連接 

• 構建簡單AI助手的小項目 

第5天 - AI解決方案的生產化

• 設計可擴展的AI工作流

• 將AI集成到數據管道中

• 監控與改進模型性能

• 成本優化與API使用策略

 • 安全與負責任AI的考量

• 最終項目:構建端到端AI解決方案

 35 小時

人數


每位參與者的報價

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