Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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: