中文課程 – AI 大模型應用開發:從小白到高手

跟上前沿的AI應用開發課,動畫滿滿、直觀易懂,5個專案手把手實戰,輕鬆掌握全流程

從這 9 小時的課程,你會學到

  • AI 基礎理論科普
  • Python 基礎入門全覆蓋
  • OpenAI API 的計費方式與常用參數解析
  • OpenAI API 用法範例
  • 提示詞工程最佳實踐
  • LangChain Model I/O | AI 模型與輸入/輸出
  • LangChain Memory | 為 AI 模型加入記憶
  • LangChain RAG | 給 AI 模型讀文件的能力
  • LangChain Agent | 給 AI 模型用工具的能力
  • OpenAI Assistant API 的用法
  • Streamlit 前端框架入門
  • AI 應用部署

要求

  • 不要求任何程式設計基礎
  • 不要求任何 AI 背景

課程說明

關於講師的資訊?

我畢業於加拿大排名第一的大學,電腦科學(Computer Science)科班出身,曾以軟體工程師身分就職於Amazon。

為什麼要學習 AI 大模型應用開發?

自從生成式AI熱度爆發後,這句話就被反覆提及,「取代你的不是AI,而是會使用AI的人」。

我們都開始迫於壓力,著手了解這項對社會能產生重大影響的技術。

但你有沒有想過,在會使用AI的人之上是什麼呢?

那就是-「會打造 AI 的人」。

學會打造 AI,可以讓你適應新時代人才需求,提升薪資和競爭力。也可以助​​你成為AI大模型領域程式設計師、產品經理等,不落後於時代。也能讓你運用AIGC應用開發能力,實現副業變現。亦或是建構​​出無數人使用的AI產品,站在創業浪潮之巔。

AI 大模型相關知識是不是很深奧很難掌握?

確實在幾年前,要獨立開發AI應用,我們首先要具備機器學習的相關知識,這意味著要苦讀N年枯燥燒腦的數學及演算法。

AI模型的訓練呢也是又燒錢又耗時間。我們不僅要確保硬體配置達標,還得花時間準備資料、訓練模型和調整模型。

但大模型的出現,讓這一切都沒有你想像中難了。

由於它們在理解及生成自然語言上有了極大提升,即使你完全沒有 AI 經驗,現在也可以上手即用。

除了不需要從頭訓練之外,我們和模型的互動方式也變得更容易。傳統機器學習要求我們用程式碼調整模型,但大模型允許我們直接用自然語言給它要求,它就能理解並做出相應的回應。

我的 AI 大模型課程有什麼不一樣?

第一是,你能看到非常多我精心製作的動畫演示,講解中我也會利用很多貼近生活的例子,來幫助你理解。

第二是精煉。我的課程影片每個長度在5~10分鐘左右,直擊重點的精煉,知識密集,杜絕長篇大論,幫你高效掌握技能。

課程使用什麼程式語言?

課程使用的程式語言,是 AI 領域最熱門的 Python。

但如果你不會 Python 也完全不必擔心,因為預習篇就是為沒有Python基礎的同學準備的。

課程有沒有其它亮點?

除了 AI 大模型的必備開發技能,課程配備的五個實戰項目,每個都能產出一個獨立 AI 應用。你不僅能親自動手鞏固知識,還能在專案基礎上做更多客製化,實現副業變現。你也可以把專案放在履歷上,提升求職吸睛度。有時話說再多,都不如直接拿出自己的成果。

我們課上再見。

目標受眾

  • 大學生:掌握當下前沿AI技術,順應智能時代的人才需求
  • 求職者:履歷增加熱門AI相關項目,增加求職吸睛度
  • 轉行者:轉行AI大模型應用程式設計師/產品經理等,了解必備AI技能
  • 在職者:把握企業的AI應用開發需求,增強競爭力與薪資待遇
  • 創業家:開發自己的AI產品,站在時代浪潮之巔

講師簡介

粒粒 林 北美科技大廠程式設計師,曾任電腦系課程輔導講師

更多關於我的資訊?

我畢業於北美排名前30的大學,電腦科學(Computer Science)科班出身,現擔任軟體工程師就職於FAANG。

我的課程有什麼不一樣?

第一是,會利用插圖、動畫,以及生活中的例子來幫助理解。

有時候我們不理解,不一定是因為知識本身難,而是沒能和我們已經知道的事情在腦內建立聯繫,或是被過於抽象的文字描述給迷惑了。所以我的課程希望給你更生動與直覺的講解,大大減輕理解痛苦。

第二是精煉。我的每個教學影片會盡量控制在5~10分鐘,直擊重點,知識密集,杜絕長篇大論,幫你高效掌握技能。

很多教學影片時長偏長,因為會講解很多細枝末節,包括一些「不常用但是因為可以這麼做所以還是講一下」的知識。但在入門階段,我認為花時間學習和記憶細枝末節,反而分散新手去理解核心邏輯的精力,而且不常用的知識也容易被遺忘。真實世界裡的程式設計不是閉卷考試,不需要把語言細節全記住,因為隨時可以上網搜尋和查閱技術文件。寫多程式碼的人最後都會意識到,更重要的是具備搜尋問題、發現答案和高效解決的能力,而不是成為記憶大師。

希望我們在課堂上相見。

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