使用 TypeScript 和 MCP( Model Context Protocol,模型上下文協定 ) 建立可靠的 AI 代理程式。 掌握 TypeScript 和 MCP 模式,建構可靠且可用於生產環境的 AI 代理程式。
Continue reading “使用 MCP (模型上下文協定)和 TypeScript 的 AI 代理專業課程”微控制器的 Edge AI 專業課程
關於微型設備上的人工智慧,你需要知道的一切! 掌握嵌入式系統 Edge AI (邊緣人工智慧)的理論與實務技能。
Continue reading “微控制器的 Edge AI 專業課程”使用 Google Compute Engine 進行架構設計專業課程
開啟您的雲端架構職涯。設計、開發和管理雲端解決方案,協助實現業務目標。
Continue reading “使用 Google Compute Engine 進行架構設計專業課程”具有 Amazon Bedrock 專業憑證的 AWS Generative AI 和 AI 代理
在 AWS 上開發生成式 AI 解決方案。 使用 Amazon Bedrock、Amazon Q Developer 和 LangChain 建立基於生成式 AI 的應用程式。
Continue reading “具有 Amazon Bedrock 專業憑證的 AWS Generative AI 和 AI 代理”Anthropic Claude in Action
Claude Code 是使用語言模型執行開發任務的命令列 AI 助手。您將學習 Claude Code 如何透過其工具系統讀取檔案、執行命令和修改程式碼,以及管理上下文、建立自訂 Workflow、使用鉤子擴充 Claude Code 和與外部服務整合的技巧。
Continue reading “Anthropic Claude in Action”機器學習在金融交易上的應用專業課程
開啟您的機器學習交易職業生涯。 學習量化交易中使用的機器學習技術。
Continue reading “機器學習在金融交易上的應用專業課程”大型語言模式(LLM)與生成式 AI:它們有什麼不同?
原文 : Large Language Models (LLMs) vs. Generative AI: What’s the Difference?
💡 加深對大型語言模型(LLM)和生成式 AI 的理解,並探索它們在各個行業的應用。
大型語言模型 (LLM) 有助於建構生成式 AI 應用。兩者之間的主要區別在於,生成式 AI 專注於基於訓練數據生成新內容,而 LLM 則專注於從資料中學習和解釋數據,從而產生可靠的文字輸出。作為開發者,您將使用海量資料訓練 LLM,該模型會對資料進行解釋和分析,以幫助生成式 AI 應用程式創建內容,並像人類一樣回應使用者的查詢和提示。探索 LLM 和生成式 AI 的基礎知識,了解它們的關鍵應用,並深入了解它們的潛在優勢和劣勢。
Continue reading “大型語言模式(LLM)與生成式 AI:它們有什麼不同?”運用 Model Context Protocol 和 Typescript 的 AI Agent 專業課程
運用 TypeScript 和 MCP( Model Context Protocol ,模型情境協定) 建立可靠的 AI Agent。 掌握 TypeScript 和 MCP 模式,建構可靠且可用於生產環境的 AI Agent。
Continue reading “運用 Model Context Protocol 和 Typescript 的 AI Agent 專業課程”Google AI 專業證書
提升您的人工智慧技能,更快完成更多工作。 掌握雇主所需的人工智慧技能,立即創造 20 多個可在工作中應用的解決方案。
Continue reading “Google AI 專業證書”Microsoft AI & ML Engineering 專業證書
為人工智慧和機器學習工程領域的職業生涯做好準備。運用先進技術和實際專案,建構、部署和創新。需具備中級 Python 程式設計知識。
Continue reading “Microsoft AI & ML Engineering 專業證書”