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課程簡介
AI軟件開發入門
- 生成式AI與Predictive AI的區別
- AI在編碼、分析和自動化中的應用
- LLM、transformer和深度學習模型概述
AI輔助編碼與Predictive開發
- AI驅動的代碼補全與生成(GitHub Copilot, CodeGeeX)
- 在部署前預測代碼錯誤與漏洞
- 自動化代碼審查與優化建議
爲軟件應用構建Predictive模型
- 理解時間序列預測與Predictive分析
- 實現需求預測與異常檢測的AI模型
- 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow進行Predictive建模
生成式AI用於文本、代碼與圖像生成
- 使用GPT、LLaMA等LLM
- 生成合成數據、文本摘要與文檔
- 使用擴散模型創建AI生成的圖像與視頻
在現實應用中部署AI模型
- 使用Hugging Face、AWS和Google Cloud託管AI模型
- 爲業務應用構建基於API的AI服務
- 針對特定領域任務微調預訓練AI模型
AI用於Predictive業務洞察與決策
- AI驅動的商業智能與客戶分析
- 預測市場趨勢與消費者行爲
- 使用AI自動化工作流程優化
倫理AI與開發中的最佳實踐
- AI輔助決策中的倫理考量
- AI模型中的偏見檢測與公平性
- 可解釋與負責任AI的最佳實踐
實踐工作坊與案例研究
- 爲真實數據集實現Predictive分析
- 構建基於文本生成的AI聊天機器人
- 部署基於LLM的自動化應用
總結與下一步
- 關鍵要點回顧
- 進一步學習的AI工具與資源
- 最終問答環節
最低要求
- 瞭解基本的軟件開發概念
- 具備任何編程語言的經驗(推薦Python)
- 熟悉機器學習或AI基礎知識(推薦但不強制)
受衆
- 軟件開發人員
- AI/ML工程師
- 技術團隊負責人
- 對AI驅動應用感興趣的產品經理
21 時間: