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課程簡介
軟體開發的AI介紹
- Generative AI vs Predictive AI是什麼
- AI在編碼、分析和自動化中的應用
- LLM、變壓器和深度學習模型的概述
AI輔助編碼和預測開發
- AI驅動的代碼完成和生成(GitHub Copilot、CodeGeeX)
- 在部署之前預測代碼錯誤和漏洞
- 自動化代碼審查和優化建議
為軟體應用程式構建預測模型
- 瞭解時間序列預測和預測分析
- 實施需求預測和異常檢測的AI模型
- 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow進行預測建模
生成文本、代碼和圖像的Generative AI
- 處理GPT、LLaMA和其他LLM
- 生成合成數據、文本摘要和文檔
- 利用擴散模型創建AI生成的圖像和視頻
在現實世界的應用中部署AI模型
- 使用Hugging Face、AWS和Google雲端託管AI模型
- 為業務應用構建基於API的AI服務
- 針對特定領域任務微調預訓練的AI模型
用於預測性Business洞察和決策的AI
- 以AI驅動的商業智能和客戶分析
- 預測市場趨勢和消費者行為
- 使用AI自動化工作流程優化
倫理AI和開發中的最佳實踐
- AI輔助決策中的倫理考慮
- AI模型中的偏見檢測和公平性
- 可解釋和負責任的AI的最佳實踐
動手工作坊和案例研究
- 對現實世界數據集實施預測分析
- 構建一個具有文本生成能力的AI驅動聊天機器人
- 部署一個基於LLM的自動化應用程序
總結和結論
- 關鍵要點回顧
- 進一步學習的AI工具和資源
- 最後的問答環節
最低要求
- 對基本軟體開發概念的了解
- 任何程式語言的經驗(Python建議使用)
- 對機器學習或AI基礎知識的熟悉(建議但不要求)
觀眾
- 軟體開發人員
- AI/ML工程師
- 技術團隊負責人
- 對AI驅動的應用程式感興趣的產品經理
21 時間: