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課程簡介
課程大綱 培訓提案
第一天 - AI 與 Python 在資料工作流程中的應用
• AI 與機器學習領域概覽
• AI 在现代資料工程中的角色
• 用於 AI 應用的 Python 基礎複習
• 使用 pandas 和 NumPy 處理資料
• API 及 JSON 資料處理入門
• 迷你實作:載入與轉換資料集
第二天 - 實務者的機器學習基礎
• 監督式與非監督式學習概念
• 特徵工程與資料預處理技術
• 使用 scikit-learn 進行模型訓練基礎
• 模型評估與效能指標
• 模型部署概念入門
• 實作建構簡單的預測模型
第三天 - LLMs 與提示工程入門
• 了解大型語言模型及其運作原理
• 分詞(tokenization)、上下文視窗及限制因素
• 提示設計原則與技巧
• 零樣本提示與少樣本提示
• 提示評估與迭代策略
• 實作提示工程練習
第四天 - 使用 LLMs 建構 AI 應用
• 在 Python 中使用 LLM APIs
• 結構化輸出與函式呼叫概念
• 建構聊天型及任務型應用程式
• 檢索增強生成(RAG)入門
• 將 LLMs 與外部資料來源連接
• 迷你專案:建構簡單 AI 助理
第五天 - AI 解決方案產品化
• 設計可擴展的 AI 工作流程
• 將 AI 整合至資料管線
• 監控並提升模型效能
• 成本優化與 API 使用策略
• 安全與負責任的 AI 考量
• 期末專案:建構端到端 AI 解決方案
35 小時
客戶評論 (2)
培訓師非常樂於回答我提出的各種問題
Caterina - Stamtech
課程 - Developing APIs with Python and FastAPI
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培訓師根據學員的進度開展培訓
Farris Chua
課程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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