精通 AI 與 LLM 工程：GenAI、RAG 完整指南

從基礎到高階 AI 工程 – 微調、RAG、AI agents (代理)、向量資料庫和實際專案

從這 28 小時的課程，你會學到

成為一名人工智慧工程師，並透過這門全面的實踐課程掌握大型語言模型 (Large Language Models，LLM)、生成式 AI、檢索增強生成 (RAG)、AI agents 和向量資料庫。

無論是初學者還是經驗豐富的開發人員，本課程都將帶您從零開始成為建立現實世界 AI 應用程式的英雄。

本課程將深刻的理論見解與實踐專案結合，確保您了解 AI 模型架構、開發和最佳化策略以及實際應用。

您將學到什麼：

深度學習與機器學習基礎
- 了解神經網路、啟動函數、transformers 和 AI 的演變。
- 了解現代 AI 模型如何在實際應用中進行訓練、最佳化和部署。
掌握大型語言模型 (LLM) 和基於 Transformer 的人工智慧
- 深入研究 OpenAI 模型和開源 AI 框架。
- 從頭開始建置和部署自訂的 LLM 驅動的應用程式。
檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation，RAG) 和人工智慧搜索
- 了解 AI 如何使用向量嵌入、FAISS 和 ChromaDB 檢索知識。
- 實施可擴展的 RAG 系統，實現 AI 驅動的文檔搜尋和檢索。
LangChain & AI Agent 流程
- 建構自主檢索、處理和產生資訊的 AI 代理。
微調 LLMs & 開源 AI 模型
- 針對客製化應用對 OpenAI 和 LoRA 模型進行微調。
- 了解如何優化 LLM 以獲得更好的準確性、效率和可擴展性。
向量資料庫和人工智慧驅動的知識檢索
- 與 FAISS、ChromaDB 和基於向量的 AI 搜尋工作流程協同工作。
- 開發檢索和處理結構化和非結構化資料的 AI 系統。
親身體驗人工智慧部署與實際應用
- 建立 AI 聊天機器人、多模式 RAG 應用程式和 AI 自動化工具。

誰該參加這門課程？

課程要求

為什麼要參加這門課？

掌握 AI 工程並成為 GenAI、LLM 和 RAG 專家。

Paulo Dichone | 軟體工程師, AWS Cloud 從業者 & 講師 Android、Flutter、AWS、最暢銷講師

嗨，我是 Paulo。

我熱衷於教授 Android、Java 和 Flutter 開發。我在全球 175 個國家教過超過 20 萬名學生。

我在行動應用程式開發（Android 和 iOS）、Web 開發和 AWS 雲端方面擁有豐富的經驗。

我的目標是讓你成為優秀的開發人員和 AWS 雲端實踐者，無論你的經驗如何。此外，我喜歡與成長中的家人共度時光、彈吉他曼陀林以及在空閒時間旅行。

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