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課程簡介
课程大纲 培训方案
第一天 - AI 与 Python 数据工作流入门
• 人工智能与机器学习领域概览
• AI 在现代数据工程中的角色
• 面向 AI 应用的 Python 基础复习
• 使用 pandas 和 NumPy 处理数据
• API 与 JSON 数据处理入门
• 小练习:加载与转换数据集
第二天 - 面向从业者的机器学习基础
• 监督式与无监督式学习概念
• 特征工程与数据准备技术
• 使用 scikit-learn 进行模型训练基础
• 模型评估与性能指标
• 模型部署概念入门
• 动手构建一个简单的预测模型
第三天 - LLM 与提示工程入门
• 理解大型语言模型及其工作原理
• 分词、上下文窗口与局限性
• 提示词设计原则与技巧
• 零样本与少样本提示
• 提示词评估与迭代策略
• 提示工程动手练习
第四天 - 使用 LLM 构建 AI 应用
• 在 Python 中使用 LLM API
• 结构化输出与函数调用概念
• 构建基于聊天和基于任务的应用
• 检索增强生成入门
• 将 LLM 与外部数据源连接
• 小项目:构建一个简单的 AI 助手
第五天 - AI 解决方案的生产化
• 设计可扩展的 AI 工作流
• 将 AI 集成到数据流水线中
• 监控与改进模型性能
• 成本优化与 API 使用策略
• 安全与负责任 AI 考量
• 最终项目:构建端到端的 AI 解决方案
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
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