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課程簡介
模組 1：介紹與 AI 理論
- 基於模型的途徑：AI 作為一個工程問題。
- 揭開機器中的「鬼魅」：AI 是什麼與什麼不是。
- 技術演進：從 BERT 到 Transformer。
- 生成領域：分析、創意、研究、影像、音樂和影片。
- 資料治理：支柱、審計和研究趨勢（多模態、Agents、RAG、LLM vs. SLM）。
- 黑暗面：倫理、智慧財產權、偏見、幻覺及社會工程學。
- 風險評估：資料毒化、Nepenthes，以及「降級」人類人才的風險。
- 模型分類法：基礎模型 vs. 任務特定；封閉式 vs. 開放權重模型。
模組 2：當前格局與工具組
- 語言模型競技場：比較效能與基準。
- 專業採購標準：成本、延遲、隱私和供應商鎖定。
- 大型模型概覽：OpenAI ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Grok。
- 小眾與小型模型：Manus、SpecKit。
- 影像生成：Perchance
- 技術限制：上下文老化 vs. Token 成本。
模組 3：互動 - 提示與情境工程
- 驗證框架：完整性、一致性與可驗證性。
- RAG 策略：何時使用檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation) vs. 微調。
- AI 投資回報率：維護成本與生產力提升之間的平衡。
- 高級技術：20 多種提示與 RAG 方法，附帶實際案例。
- 實驗前沿：三角測量、地圖與地形概覽，以及基於模型的生成。
模組 4：AI 在敏捷專案管理中的應用
- 超級電腦試飛員：AI 作為自動化引擎。
- 決策制定：人類責任 vs. AI 協助。
- AIOps 與 GitOps：將 AI 整合到營運工作流程中。
- 工具鏈與管線：建立無縫的 AI 驅動環境。
- 敏捷工件：後備清單、路線圖和需求工程。
- 精確管理：容量規劃與估算（準確性 vs. 精確度）。
- 產品擁有權：構想、功能分析，以及 Vibe-coding 風險。
- 風險與情境：為「如果」做準備及自動化風險管理。
- 完善：使用案例和使用者故事描述與完善。
最低要求
- 對敏捷宣言和 Scrum 框架有基本了解。
- 具備專案管理、產品擁有權或團隊領導經驗。
- 無需先前的程式設計或 AI 工程經驗，但建議具備數位工具的通用熟悉度。
受眾
- 敏捷專案經理與 Scrum Master。
- 產品擁有者與產品經理。
- IT 團隊領導與交付經理。
- 在敏捷環境中工作的業務分析師。
- 對 AIOps 感興趣的營運經理。
7 小時
客戶評論 (2)
培訓師很有耐心，也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
課程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機器翻譯
能夠根據觀衆建議靈活調整，即能夠現場創建一個真實的人工智能代理場景。
Brett McLaren - Zoll Itamar
課程 - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
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