在 LangChain 開發中納入倫理考量培訓
LangChain 是一個能增強 AI 能力並整合至各種應用的框架。本課程針對使用 LangChain 開發 AI 解決方案時所產生的倫理議題進行探討,著重於透明度、公平性與問責制。
此種由導師主導的現場培訓(線上或線下),主要對象為進階等級的 AI 研究者與政策制定者,旨在探索 AI 開發中的倫理影響,並學習如何在採用 LangChain 建構 AI 解決方案時實踐倫理準則。
完成本課程後,學員將能夠:
- 識別使用 LangChain 進行 AI 開發的關鍵倫理問題。
- 了解 AI 對社會及決策流程的影響。
- 制定建立公平且透明之 AI 系統的策略。
- 將 AI 倫理準則落實於基於 LangChain 的專案中。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作演練。
課程客製化選項
- 若需為本課程要求客製化培訓,請聯絡我們安排。
課程簡介
倫理 AI 開發入門
- 何謂倫理 AI?
- AI 關鍵倫理框架概覽
- LangChain 在倫理 AI 中的角色
AI 系統中的偏見
- 理解 AI 模型中的偏見
- 偵測與緩解基於 LangChain 系統偏見的技術
- 確保決策的公平性
透明度與可解釋性
- AI 解決方案中透明度的重要性
- 使用 LangChain 建立可解釋模型
- 增強模型可解釋性的技術
問責制與責任
- 誰應為 AI 驅動的決策負責?
- 使用 LangChain 建立負責任的 AI 開發實踐
- 在 AI 專案中建立問責機制
AI 中的隱私與安全
- 處理 AI 開發中的數據隱私
- 使用 LangChain 實施安全的 AI 系統
- 確保符合法規要求(如 GDPR 等)
AI 與社會影響
- AI 系統的社會意義
- 應對不同產業中與 AI 相關的挑戰
- AI 開發的法規途徑
倫理 AI 的未來方向
- 倫理 AI 開發的新興趨勢
- 演進中 AI 技術的倫理挑戰
- 建構永續且符合倫理的 AI 系統
總結與後續步驟
最低要求
- 具備進階 AI 開發知識
- 熟悉 AI 倫理議題
- 具備 Python 程式設計經驗
受眾對象
- AI 研究者
- 政策制定者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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完成本課程後,學員將能夠:
- 運用 n8n 的視覺化程式設計介面,設計並實現複雜的工作流程。
- 使用 LangChain 將 AI 能力整合至工作流程中。
- 為各種應用場景建構客製化的聊天機器人與虛擬助理。
- 利用 AI 智慧體(Agents)進行進階的資料分析與處理。
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完成此培訓後,學員將能夠:
- 理解 LangChain 整合 API 的基本原理。
- 使用 LangChain 和 Python 自動化重複工作流。
- 利用 LangChain 連接多種 API,實現高效的業務流程。
- 透過 API 與 LangChain 的自動化功能建立並自動化自訂工作流程。
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- 理解 LangChain 的基本原理及其在構建對話式代理程式中的應用。
- 使用 LangChain 開發和部署對話式代理程式。
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在網頁應用程式中使用 LangChain 提升使用者體驗
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完成本培訓後,學員將能夠:
- 了解 LangChain 的基本概念及其在提升網頁使用者體驗中的角色
- 在網頁應用中實作 LangChain,以建立動態且具回應性的介面
- 整合 API 至網頁應用,以提升互動性與使用者參與度
- 利用 LangChain 的進階自訂功能來優化使用者體驗
- 分析使用者行為資料,進而微調網頁應用程式的效能與體驗
LangChain:構建 AI 驅動的應用程序
14 小時本培訓由講師親自授課,可線上或線下進行。目標受眾為希望利用 LangChain 框架構建 AI 驅動應用程序的中級開發者和軟件工程師。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解 LangChain 及其組件的基礎知識。
- 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 集成。
- 使用 LangChain 構建模塊化的 AI 應用程序。
- 排除 LangChain 應用程序中常見的問題。
將 LangChain 與雲端服務整合
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- 將 LangChain 與 AWS、Azure 及 Google Cloud 等主要雲端平台進行整合。
- 運用雲端 API 與服務,增強 LangChain 驅動應用程式的功能。
- 擴展對話代理至雲端並部署,以實現即時互動。
- 在雲端環境中實作監控與資安最佳實踐。
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14 小時這是一場在 台灣(線上或線下)舉辦的即時實作培訓,旨在協助具備中級水準的數據專業人員運用 LangChain 提升其數據分析與可視化的能力。
完成培訓後,參與者將能夠:
- 使用 LangChain 自動化資料擷取與清洗。
- 結合 Python 和 LangChain 進行進階數據分析。
- 整合 Matplotlib 及其他 Python 程式庫與 LangChain,建立視覺化圖表。
- 運用 LangChain 將數據分析結果轉換為自然語言洞察。
LangChain 基礎
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完成培訓後,參與者將能夠:
- 掌握 LangChain 的基本原理。
- 設定和配置 LangChain 環境。
- 理解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 (LLM) 互動。
- 使用 LangChain 開發簡單的應用程式。