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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

人數


每位參與者的報價

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