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課程簡介
軟件開發中的AI簡介
- 什麼是生成式AI與預測式AI。
- 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輔助編碼與預測開發
- AI驅動的代碼補全與生成(GitHub Copilot, CodeGeeX)。
- 預測代碼漏洞和缺陷。
- 自動化代碼審查和優化建議。
爲軟件應用構建預測模型
- 理解時間序列預測和預測分析。
- 實現AI模型進行需求預測和異常檢測。
- 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow進行預測建模。
生成式AI用於文本、代碼和圖像生成
- 使用GPT、LLaMA和其他LLM。
- 生成合成數據、文本摘要和文檔。
- 使用擴散模型生成AI圖像和視頻。
在實際應用中部署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。
- 微調預訓練AI模型以用於特定領域任務。
AI用於預測性業務洞察與決策
- AI驅動的商業智能和客戶分析。
- 預測市場趨勢和消費者行爲。
- 使用AI自動化工作流程優化。
倫理AI與開發最佳實踐
- AI輔助決策中的倫理考量。
- AI模型中的偏見檢測與公平性。
- 可解釋和負責任的AI最佳實踐。
動手實踐與案例分析
- 爲真實數據集實施預測分析。
- 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
- 回顧關鍵要點。
- AI工具與進一步學習資源。
- 最終問答環節。
最低要求
- 瞭解基本的軟件開發概念。
- 有使用任何編程語言的經驗(推薦Python)。
- 熟悉機器學習或AI基礎知識(推薦但非必需)。
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:
客戶評論 (1)
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Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
課程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機器翻譯