完整的 Python 程式設計和生成式 AI 訓練營

學習面向未來的 Python 技能：LangChain、RAG、Prompt Engineering、GenAI、OpenAI、Google Gemini、LangGraph 等

從這 24.5 小時的課程，你會學到

掌握 Python 基礎：透過學習變數、資料型態、循環和基本編碼原理，為 Python 打下堅實的基礎。
了解生成式 AI：探索 OpenAI 和 Gemini 等大型語言模型如何為尖端 AI 應用提供支援。
建立 AI 應用程式：創建利用人工智慧解決實際問題的聊天機器人、工具和工作流程。
掌握提示工程( Prompt Engineering )：學習進階技術來編寫精確的提示，以指導 AI 模型提供創造性的輸出。
培養多模式人工智慧技能：整合文字、圖像和音訊輸入，設計多功能、動態的人工智慧系統。
與 LangChain 合作：使用鏈、記憶體和工具建立先進的 AI 工作流程，以增強功能和效率。
利用 Pinecone 向量資料庫：使用嵌入和向量搜尋來建立知識庫並有效地檢索資訊。
建立真實世界的 AI 專案：將您的技能應用於實際專案，例如分析數據、建立決策工具等。
深入研究高階 Python 概念：掌握檔案處理、錯誤管理、正規表示式和偵錯等高階主題。
使用 API：將 Python 應用程式連接到 Web API，處理 JSON 數據，並與 OpenAI 和 Google 等平台互動。
開始使用 Pandas：學習使用 Python 強大的 Pandas library (程式庫)來分析、清理和處理資料。
利用資料結構：使用 Python 的列表、字典、元組和集合高效解決複雜問題。
使用 Python 自動化任務：透過自動化檔案處理、資料處理和重複任務來簡化您的工作流程。
了解物件導向程式設計：使用類別、物件和 OOP 原則設計可重複使用和模組化的程式碼。
學習關鍵的 AI 工具：探索 OpenAI Playground、Google AI Studio 和 Tavily 等平台，實現創新的 AI 開發。
解鎖網頁抓取和資料擷取：使用 Python 強大的函式庫從網路取得、處理和分析資料。
建立可擴展的 Python 應用程式：學習建置、模組化和擴展 Python 專案以供實際使用的最佳實踐。
最佳化您的開發工作流程：使用 PyCharm、Jupyter Notebook 和虛擬環境等工具實現高效編寫程式。如果您需要進一步參考，請告訴我

要求

不需要技術背景！無論您是開發人員、創意人員還是僅僅對 AI 感興趣，我們都將涵蓋所有基礎知識，幫助您自信地建立現實世界的 GenAI 技能。
您應該能夠使用有效的電話號碼註冊 OpenAI API。
根據您的位置，OpenAI 可能需要信用卡並為您的帳戶提供資金。

課程說明

您是否有興趣學習 Python，但不知道從哪裡開始？生成式 AI 是否讓你感到困惑，不確定如何跟上每天出現的新型 AI 工具？

……知道提示工程( Prompt Engineering )和 API 整合等技能已變得至關重要，您是否不想落後？

……在沒有明確前進方向的情況下努力解碼像 OpenAI、Gemini 和 LangChain 這樣複雜的 libraries (程式庫)？

不要讓 GenAI 的複雜性阻礙你 – 這個完整的 Python 程式設計和生成式 AI 訓練營將為你提供建造、創新和保持領先的實用技能。

介紹 Python 程式設計與生成式 AI 訓練營：掌握 LangChain、OpenAI 等

想像自己擺脫程式障礙並進入生成式 AI 的世界，將 Python 技能轉化為為您完成繁重工作的工具。

在我們的深入指導下，您將掌握快速工程並獲得無縫整合 OpenAI 和 Gemini 等頂級 API 的專業知識。

最後，您將建立現實世界的應用程式，使您的技能組合不可或缺 – 讓您在任何技術驅動的領域都具有競爭優勢！

如果跳過本課程，您可能會錯過培養塑造技術未來的熱門 AI 技能的機會。

你將在 Python 程式設計和生成式 AI 訓練營中學習到的內容：

掌握 Python 基礎：透過學習變數、資料型態、循環和基本編碼原理，為 Python 打下堅實的基礎。
深入研究高階 Python 概念：掌握檔案處理、錯誤管理、正規表示式和偵錯等高階主題。
利用資料結構：使用 Python 的列表、字典、元組和集合高效解決複雜問題。
使用 Python 自動執行任務：透過自動執行檔案處理、資料處理和重複任務來簡化您的工作流程。
了解物件導向程式設計：使用類別、物件和 OOP 原則設計可重複使用和模組化的程式碼。
最佳化您的開發工作流程：使用 PyCharm、Jupyter Notebook 和虛擬環境等工具實現高效編碼。
使用 API：將 Python 應用程式連接到 Web API，處理 JSON 數據，並與 OpenAI 和 Google 等平台互動。
開始使用 Pandas：學習使用 Python 強大的 Pandas 程式庫來分析、清理和處理資料。
了解生成式 AI：探索 OpenAI 和 Gemini 等大型語言模型如何為尖端 AI 應用提供支援。
掌握提示工程：學習進階技術來編寫精確的提示，以指導 AI 模型提供創造性的輸出。
培養多模式人工智慧技能：整合文字、圖像和音訊輸入，設計多功能、動態的 AI 系統。
建立 AI 應用程式：創建利用 AI 解決實際問題的聊天機器人、工具和工作流程。
與 LangChain 合作：使用鏈、記憶體和工具建立先進的 AI 工作流程，以增強功能和效率。
利用 Pinecone 向量資料庫：使用嵌入和向量搜尋來建立知識庫並有效地檢索資訊。
建立真實世界的 AI 專案：將您的技能應用於實際專案，例如分析數據、建立決策工具等。
學習關鍵的 AI 工具：探索 OpenAI Playground、Google AI Studio 和 Tavily 等平台，實現創新的 AI 開發。
解鎖網頁抓取和資料擷取：使用 Python 強大的程式庫從網路取得、處理和分析資料。
建立可擴展的 Python 應用程式：學習建置、模組化和擴展 Python 專案以供實際使用的最佳實踐。

透過 Python 和 GenAI 工具，您可以建立智慧的 AI 驅動解決方案，從而讓您領先！

但如果一切都太過技術化怎麼辦？

不用擔心！本課程旨在以清晰易懂的方式逐步分解 GenAI 概念。我們將確保從快速工程到 API 整合的每個概念都讓人感覺易於理解和強大。

如果我不是技術專家怎麼辦？

不需要技術背景！無論您是開發人員、創意人員還是僅僅對 AI 感興趣，我們都將涵蓋所有基礎知識，幫助您自信地建立現實世界的 GenAI 技能。

如果我的行程很滿怎麼辦？

我們明白 – 本課程的設計考慮到了靈活性。透過簡潔、隨選的課程，您可以按照自己的步調學習，並將其融入您的日常生活中，而不會產生任何壓力。

開始使用 Python 為 GenAI 打造更聰明、更有效率的解決方案，體驗全新的生產力水準！

透過我們的綜合課程，您將：

❖ 掌握關鍵的 GenAI Libraries(程式庫)和 Python 基礎：從 Python 基本知識、GenAI 工具和 API（如 OpenAI、Gemini API 和 Claude API）開始，為實際的 AI 專案奠定堅實的基礎。

❖ 建構現實世界的AI應用程式：使用LangChain 和先進的 GenAI 工具創建實際專案，從智慧聊天機器人到個人化推薦引擎。

❖ 無縫整合關鍵 GenAI API：利用 OpenAI API、LangChain 和 Gemini 的強大功能來自動化工作流程、個人化使用者體驗並增強內容。

❖ 利用 AI 驅動的工具來提高參與度：利用影像生成、嵌入和自訂搜尋解決方案來建立吸引註意力並推動互動的動態應用程式。

❖ 制定客製化的人工智慧解決方案：設計客製化的應用程式來解決實際問題，並將您的 GenAI 工具包從快速工程擴展到基於嵌入的搜尋。

本課程不僅僅是學習基礎知識！

這將帶你從零開始，讓你成為真正的專業人士！

….最後，您將擁有 GenAI 技能，可以使用 LangChain、OpenAI API 和高級提示工程為您的專案提供支援 – 輕鬆而自信地將您的想法轉化為真實的、AI 驅動的應用程式。

為什麼要投資生成式 AI 的 Python 基礎：掌握 LangChain、OpenAI 等？

提升您的 GenAI 技能：將您的 Python 知識轉化為具有影響力的 AI 驅動的應用程式。
無縫 API 整合：透過清晰的逐步指導來理解 OpenAI API、Gemini、Claude 和 LangChain – 沒有壓力，只有結果。
透過智慧自動化簡化：掌握簡化工作流程、提高生產力並使您的 GenAI 專案煥發生機的自動化技術。
快速存取正確的工具：獲取有關基本 GenAI 工具和設定的專家建議，從快速工程到語義搜尋。
資料處理變得簡單：學習進階資料處理技術、檔案管理和文字處理，以增強您的 GenAI 應用程式。
建立現實世界的 AI 解決方案：透過一個主專案結束您的學習，使用 LangChain 和文字嵌入創建推薦系統 – 這是您通往強大的 AI 解決方案的入口。

憑藉本課程所掌握的技能，你將擁有巨大的職業潛力

例如，以下幾個角色可能會讓您感興趣：

AI/ML Engineer
- 職責：建構、訓練和優化人工智慧模型，包括生成式人工智慧和機器學習系統。
- 薪資潛力: $110,000–$170,000/year
Data Scientist
- 職責：使用 Python 分析和建模資料以獲得見解並開發預測模型。
- 薪資潛力: $90,000–$140,000/year
Generative AI Specialist
- 職責：為自動化和創意應用開發和部署生成式人工智慧模型。
- 薪資潛力: $100,000–$160,000/year
AI Solutions Architect
- 職責：為企業設計和實施人工智慧系統和端到端工作流程。
- 薪資潛力: $120,000–$180,000/year
Big Data Engineer
- 職責：處理、分析和管理大型資料集，並與 AI 工具和框架整合。
- 薪資潛力: $100,000–$150,000/year

認識您的導師 – Andrei Dumitrescu

作為擁有超過 15 年經驗的網路和軟體工程師以及 Crystal Mind Academy 的聯合創始人，Andrei 擁有深厚的技術專業知識和對教學的真正熱情。

身為 Udemy 的合作夥伴，他在教育領域擁有四代家族傳承，打造了 Python、區塊鏈、人工智慧、道德駭客、Linux 等業界領先的課程。 Andrei 的方法結合了真實實驗室、綜合文件和實際案例研究，旨在使最複雜的主題變得易於理解。

不教學時，安德烈喜歡健身、閱讀和與家人共度時光。加入他並在科技世界中釋放您的全部潛力。

無風險試用

憑藉我們無與倫比的 100% 無風險保證，絕對不會有任何不利影響，只有無數的可能性。

滿懷信心地沉浸在體驗中，如果它沒有超出您的預期，我們將無條件為您全額退款！

您的滿意激發了我們的熱情，所以還在等什麼？

邁步探索－掌握生成式人工智慧的 Python 基礎知識的道路現在就開始！

誰該報名：

前端開發人員：學習將 GenAI API 整合到使用者介面中，並使用聊天機器人、推薦和動態內容生成等 AI 功能來增強您的應用程式。
後端開發人員：探索如何利用 Python 和 GenAI 程式庫建立可擴展的 AI 驅動解決方案、自動化工作流程並有效管理資料管道。
全端開發人員：透過將基於 Python 的 AI 工具與構建端對端智慧應用程式的框架相結合來掌握完整的堆疊。
資料科學家和分析師：擴展您的 Python 工具包，包括 GenAI 支援的資料處理、進階嵌入和自然語言處理，以獲得更聰明的資料洞察。
人工智慧和機器學習從業者：加深對 LangChain、OpenAI 和 Gemini 等 GenAI 庫的理解，並將它們整合到您現有的模型或工作流程中。
DevOps 工程師：學習使用雲端環境、API 和虛擬化 Python 設定（如 Google Colab 和 Jupyter）有效地部署和管理 GenAI 系統。
遊戲開發者：使用 GenAI 工具在遊戲中進行動態敘事、程式內容生成和互動式 AI 功能。
Web 開發人員：使用 Python 和向量資料庫集成為網站和應用程式添加強大的基於 GenAI 的搜尋、個人化和推薦功能。
行動應用程式開發人員：使用 GenAI API 將 AI 功能整合到行動應用程式中，例如文字轉語音、圖像生成和對話式 AI。
…以及任何準備應用 GenAI 的潛力來推動其領域創新的人！

將 Python 技能轉化為 GenAI 專業知識 – 立即註冊，建立讓您與眾不同的智慧 AI 驅動應用程式！

目標受眾

前端開發人員：學習將 GenAI API 整合到使用者介面中，並使用聊天機器人、推薦和動態內容生成等 AI 功能來增強您的應用程式。
後端開發人員：探索如何利用 Python 和 GenAI 程式庫建立可擴展的 AI 驅動解決方案、自動化工作流程並有效管理資料管道。
全端開發人員：透過將基於 Python 的 AI 工具與構建端對端智慧應用程式的框架相結合來掌握完整的堆疊。
資料科學家和分析師：擴展您的 Python 工具包，包括 GenAI 支援的資料處理、進階嵌入和自然語言處理，以獲得更聰明的資料洞察。
人工智慧和機器學習從業者：加深對 LangChain、OpenAI 和 Gemini 等 GenAI 程式庫的理解，並將它們整合到您現有的模型或工作流程中。
遊戲開發者：使用 GenAI 工具在遊戲中進行動態敘事、程式內容生成和互動式 AI 功能。
Web 開發人員：使用 Python 和向量資料庫集成為網站和應用程式添加強大的基於 GenAI 的搜尋、個人化和推薦功能。
行動應用程式開發人員：使用 GenAI API 將 AI 功能整合到行動應用程式中，例如文字轉語音、圖像生成和對話式 AI。