人工智能入門:非技術用戶指南培訓
人工智能(AI)不再是一個遙遠的概念,它已經成爲我們日常生活和工作中不可或缺的一部分。從聊天機器人、圖像識別到文檔分析和語音助手,AI技術正在重塑我們的工作方式、溝通方式和決策方式。
這門面向初學者的課程爲參與者提供了清晰易懂的AI入門知識,無需技術背景。通過簡單的解釋、現實生活中的例子和互動活動,學員將瞭解AI是什麼、它是如何工作的,以及如何負責任且有效地使用它。
主要主題包括:
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理解AI的基礎知識及其在當今世界中的作用
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探索AI系統如何處理數據並從中學習
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日常生活和工作中的實際應用(文本、圖像、語音、視頻)
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學習如何通過有效的提示與AI互動
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識別風險、倫理挑戰和數據保護措施
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選擇安全可靠的AI工具
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爲AI驅動的未來工作做好準備
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商業洞察:AI如何支持和顛覆行業
本課程不依賴於特定工具,適用於任何AI平臺,包括廣泛使用的解決方案,如ChatGPT、Gemini、Claude等。
課程結束後,學員將具備在個人和職業環境中理解、互動和利用AI工具的信心,同時保持對倫理責任和未來趨勢的警覺。
課程簡介
1. 人工智能簡介
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什麼是人工智能?
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日常生活中的例子
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爲什麼人工智能重要?
2. 人工智能的工作原理(簡單解釋)
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概念:數據 → 模型 → 結果
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學習類型:
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監督學習
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無監督學習
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反饋引導學習
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3. 人工智能在個人和職業生活中的應用
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文本生成
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圖像和文檔分析
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語音和視頻識別
4. 我們如何與人工智能互動
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什麼是提示詞?
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編寫提示詞的簡單規則
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實際例子
5. 人工智能中的倫理與責任
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風險與挑戰
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如何保護我們的數據
6. 選擇和使用人工智能工具
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可訪問的工具示例
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如何檢查安全性和合規性
7. 人工智能的未來與準備
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新興趨勢
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未來有用的技能
8. 人工智能對業務的影響
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它如何在工作上幫助我們
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它如何在工作上帶來挑戰
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不同行業的實際例子
本課程適用於任何類型的人工智能系統,包括ChatGPT、Copilot等流行工具。
最低要求
基本的計算機素養
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相關課程
高級LangGraph:複雜圖的優化、調試與監控
35 時間:LangGraph 是一個用於構建具狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架,其特點是可組合的圖結構、持久狀態以及對執行的控制。
這是一個由講師主導的培訓課程(線上或線下),旨在為高階 AI 平台工程師、AI DevOps 工程師以及處理生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提供優化、調試、監控和運營的相關技能。
在本課程結束時,參與者將能夠:
- 設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構,以實現速度、成本和可擴展性的最佳化。
- 通過重試、超時、冪等性和基於檢查點的恢復來實現可靠性工程。
- 調試和追蹤圖執行過程,檢查狀態,並系統性地重現生產問題。
- 為圖添加日誌、指標和追蹤,部署到生產環境,並監控 SLA 和成本。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗環境中進行實作。
課程定制選項
- 如需定制本課程,請聯繫我們進行安排。
高級 Ollama 模型調試與評估
35 時間:高級Ollama模型調試與評估是一門深入課程,專注於診斷、測試和測量在本地或私有Ollama部署中運行的模型行為。
這門由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級AI工程師、ML Ops專業人員和QA從業者,旨在確保基於Ollama的模型在生產中的可靠性、保真度和操作準備性。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 對Ollama託管的模型進行系統化調試,並可靠地重現故障模式。
- 設計並執行具有定量和定性指標的穩健評估管道。
- 實施可觀察性(日誌、追踪、指標)以監控模型健康狀況和漂移。
- 自動化測試、驗證和回歸檢查,並將其集成到CI/CD管道中。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用Ollama部署進行動手實驗和調試練習。
- 案例研究、小組故障排除會議和自動化工作坊。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
使用Ollama構建私有AI工作流程
14 時間:這是一個由講師指導的線上或線下培訓,針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時,優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
使用Ollama部署和優化LLM
14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點在澳門(線上或現場),適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
斐济岛:针对Bio技术和毒理学的图像处理
14 時間:本次由讲师指导的线下培训(线上或线下)面向初级至中级研究人员和实验室专业人员,旨在帮助他们处理和分析与组织学组织、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。
培训结束后,学员将能够:
- 熟练使用Fiji界面,并掌握ImageJ的核心功能。
- 对科学图像进行预处理和增强,以便更好地分析。
- 定量分析图像,包括细胞计数和面积测量。
- 使用宏和插件自动化重复性任务。
- 根据生物研究中的具体需求,定制图像分析工作流程。
Fine-Tuning 與在 Ollama 上自訂 AI 模型
14 時間:這項由講師指導的澳門(線上或線下)培訓,針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
- 優化AI模型的性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
LangGraph在金融領域的應用
35 時間:LangGraph 是一個用於構建有狀態、多參與者 LLM 應用的框架,通過可組合的圖結構實現持久狀態和執行控制。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級到高級專業人士,旨在幫助他們設計、實施和運營基於 LangGraph 的金融解決方案,確保其具備適當的治理、可觀測性和合規性。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 設計與監管和審計要求一致的金融專用 LangGraph 工作流。
- 將金融數據標準和本體集成到圖狀態和工具中。
- 爲關鍵流程實施可靠性、安全性和人工介入控制。
- 部署、監控和優化 LangGraph 系統,以滿足性能、成本和 SLA 要求。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
LangGraph基礎:基於圖的LLM提示與鏈式編程
14 時間:LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 應用的框架,支持規劃、分支、工具使用、內存和可控執行。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初級開發者、提示工程師和數據從業者,旨在幫助他們使用 LangGraph 設計和構建可靠的多步驟 LLM 工作流。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 解釋 LangGraph 的核心概念(節點、邊、狀態)及其使用場景。
- 構建支持分支、調用工具和保持內存的提示鏈。
- 將檢索和外部 API 集成到圖工作流中。
- 測試、調試和評估 LangGraph 應用的可靠性和安全性。
課程形式
- 互動講座和引導討論。
- 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
- 基於場景的設計、測試和評估練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph在醫療保健中的應用:受監管環境中的工作流編排
35 時間:LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流,並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域,這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。
本次講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級專業人員,旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案,同時應對監管、道德和操作挑戰。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
- 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準(FHIR、SNOMED CT、ICD)集成。
- 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
- 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 基於真實案例的實踐練習。
- 在即時實驗環境中進行實施實踐。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
LangGraph 法律應用
35 時間:LangGraph 是一個框架,用於構建具有持久狀態和執行精確控制的多參與者 LLM 應用程序,作爲可組合的圖。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級專業人士,旨在幫助他們設計、實施和操作基於 LangGraph 的法律解決方案,並確保必要的合規性、可追溯性和治理控制。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 設計特定於法律的 LangGraph 工作流程,確保可審計性和合規性。
- 將法律本體和文檔標準集成到圖狀態和處理中。
- 實施防護措施、人工審批和可追溯的決策路徑。
- 在生產環境中部署、監控和維護 LangGraph 服務,確保可觀測性和成本控制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用LangGraph和LLM代理構建動態工作流
14 時間:LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 工作流的框架,支持分支、工具使用、內存和可控執行。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中級工程師和產品團隊,他們希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環相結合,以構建動態、上下文感知的應用程序,如客戶支持代理、決策樹和信息檢索系統。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計基於圖的工作流,協調 LLM 代理、工具和內存。
- 實現條件路由、重試和回退,以確保穩健執行。
- 將檢索、API 和結構化輸出集成到代理循環中。
- 評估、監控並強化代理行爲,以確保可靠性和安全性。
課程形式
- 互動講座和引導討論。
- 在沙盒環境中進行引導實驗和代碼演練。
- 基於場景的設計練習和同行評審。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph用於營銷自動化
14 時間:LangGraph 是一個基於圖的編排框架,支持條件化、多步驟的 LLM 和工具工作流,非常適合自動化和個性化內容管道。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,面向中級營銷人員、內容策略師和自動化開發人員,旨在幫助他們使用 LangGraph 實現動態、分支的電子郵件營銷活動和內容生成管道。
在本培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計具有條件邏輯的圖結構內容和電子郵件工作流。
- 集成 LLM、API 和數據源以實現自動化個性化。
- 在多步驟營銷活動中管理狀態、記憶和上下文。
- 評估、監控和優化工作流性能和交付結果。
課程形式
- 互動式講座和小組討論。
- 動手實驗,實現電子郵件工作流和內容管道。
- 基於場景的練習,涵蓋個性化、分段和分支邏輯。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
多模態應用與Ollama
21 時間:Ollama 是一個平臺,支持在本地運行和微調大型語言和多模態模型。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級機器學習工程師、AI 研究人員和產品開發人員,他們希望使用 Ollama 構建和部署多模態應用。
培訓結束後,學員將能夠:
- 使用 Ollama 設置和運行多模態模型。
- 整合文本、圖像和音頻輸入,用於實際應用。
- 構建文檔理解和視覺問答系統。
- 開發能夠跨模態推理的多模態代理。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用真實多模態數據集進行實踐操作。
- 使用 Ollama 即時實驗室實現多模態管道。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Ollama 入門指南:運行本地 AI 模型
7 時間:本課程為講師指導的澳門(線上或線下)培訓,旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。
培訓結束後,學員將能夠:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
- 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
- 優化AI工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。
Ollama擴展與基礎設施優化
21 時間:Ollama 是一個用於本地和大規模運行大型語言和多模態模型的平臺。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級工程師,旨在幫助他們擴展 Ollama 部署,以應對多用戶、高吞吐量和成本效益高的環境。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 爲多用戶和分佈式工作負載配置 Ollama。
- 優化 GPU 和 CPU 資源分配。
- 實施自動擴展、批處理和延遲減少策略。
- 監控和優化基礎設施,以提高性能和成本效益。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 動手部署和擴展實驗。
- 在實際環境中進行優化練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。