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課程簡介
生成式 AI 與大型語言模型介紹
- 生成式 AI 及其演進概覽
- LLMs 介紹:GPT、BERT 及其能力
- 比較生成式模型與傳統 NLP 方法
Transformer 架構與模型訓練
- 理解 LLMs 中的 Transformer 架構
- 自注意力機制與語言建模
- 大型語言模型訓練與微調流程
用於有效互動的提示工程
- 設計精確且有用的提示
- 為不同應用微調提示策略
- 實驗提示變體以優化回應
LLMs 在商業中的應用
- 透過對話式 AI 自動化客戶服務
- 為營銷和媒體生成內容
- LLMs 在數據分析及報告生成中的應用
倫理考量與偏見管理
- 識別 LLMs 生成內容中的潛在偏見
- 解決生成式 AI 應用中的倫理問題
- 負責任地部署 LLMs 的策略
LLMs 的進階技術
- 針對領域特定應用微調 LLMs
- 將 LLMs 整合至其他 AI 系統以增強功能
- 探索多語言及跨語言能力
生成式 AI 在商業的未來
- 生成式 AI 與 LLM 研究的新興趨勢
- 擴展 LLM 解決方案的機遇與挑戰
- 為商業 AI 驅動轉型做好準備
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習和自然語言處理概念的基礎知識
- 熟悉 Python 程式設計
受眾
- 對生成式 AI 技術感興趣的數據科學家和 AI 從業者
- 探索自動化及內容生成的業務專業人士
- 希望在 workflows 中實施 LLMs 的技術經理和決策者
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
機器翻譯