聯繫我們

課程簡介

為軟體開發引入AI

  • 生成式AI與預測性AI的區別。
  • AI在編碼、分析和自動化中的應用。
  • 大型語言模型(LLMs)、變換器和深度學習模型的概覽。

AI輔助編碼與預測性開發

  • 利用AI實現代碼補全與生成(如GitHub Copilot、CodeGeeX)。
  • 在部署前預測代碼錯誤與漏洞。
  • 自動化代碼審查和優化建議。

為軟體應用構建預測模型

  • 理解時間序列預測與預測性分析。
  • 實現用於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。

生成式AI用於文本、代碼及圖像生成

  • 使用GPT、LLaMA及其他LLMs。
  • 生成合成數據、文本摘要及文檔。
  • 利用扩散模型創建AI生成的圖像與影片。

在實際應用中部署AI模型

  • 透過Hugging Face、AWS和Google Cloud託管AI模型。
  • 為商業應用構建基於API的AI服務。
  • 調整預訓練AI模型以適應特定領域任務。

AI用於預測性業務洞察與決策

  • 利用AI驅動業務智能與客戶分析。
  • 預測市場趨勢和消費者行為。
  • 透過AI自動化工作流程優化。

AI倫理與開發最佳實踐

  • AI輔助決策中的倫理考量。
  • 檢測偏差並確保AI模型的公平性。
  • 實現可解釋性和責任感的最佳實踐。

實作工作坊和案例研究

  • 為實際數據集實施預測分析。
  • 使用文本生成構建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。
  • 進一步學習所需的AI工具和資源。
  • 最終問答環節。

最低要求

  • 具備基本軟體開發概念的知識。
  • 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(建議但不強制要求)。

對象

  • 軟體開發人員。
  • AI/ML工程師。
  • 技術團隊領導。
  • 對基於AI的應用程式感興趣的產品經理。
 21 小時

客戶評論 (2)

課程分類