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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
客戶評論 (2)
培訓師非常樂於回答我提出的各種問題
Caterina - Stamtech
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Farris Chua
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