深入理解與應用大型語言模型：打造你的專屬AI助理
菜鳥救星線上真人課程簡介
LLM大語言模型，打造你的專屬AI助理
- 對LLM的工作原理和應用了解不足。
- 缺乏實際操作LLM的經驗。
- 難以理解如何定制和應用LLM於個人或專業領域。
學習大型語言模型（LLMs），對於探索不斷演變的人工智慧和科技領域至關重要。OpenAI GPT已經展現出驚人的智能和應用潛力，這些模型能夠解決複雜問題、提升生產力，應用在多種領域，因此AI技術人才需求與日俱增，本課程將教授學員如何利用LLM建立自己的專屬AI助理，深入探索其原理、應用及最佳實踐。
課程目標
- 理解大型語言模型的基本原理。
- 學會使用主流的LLM平台進行實際操作和應用。
- 能夠建立和訓練一個個性化的AI助理，滿足特定需求。
- 掌握LLM在各行業中的應用案例和最佳實踐。
學習完後，你能獲得……
- 自信地操作主流LLM平台，進行自然語言處理任務。
- 建立和調整個性化的AI助理，以適應不同的應用場景。
- 分析和應用LLM於各種專業領域，提高工作效率和創造力。
課程大綱
學習目標：更好的下達目標指令和連接OpenAI API在LangChain框架下使用GPT模型
- 單元1：提示工程基本概念說明
- 單元2：LangChain框架概念和功能介紹
- 單元3：Outputparser作用和使用方法
- 單元4：Okapi25數據檢索
作業
- 設計一個基本 Chain，給予一個System prompt，執行出結果
學習目標：知道LangChain Expression Language (LCEL)。簡潔但抽象，但做LLM必須要會
- 單元1：LangChain 框架進行 embedding數據檢索
- 單元2：LCEL概念與工作流程介紹
- 單元3：LCEL語法結構與邏輯運算
- 單元4：LCEL範例操作
作業
- 透過LCEL將翻譯加入pipeline中
- 透過LCEL將內容聚類(clustering)
學習目標：學習如何利用語言模型進行文字分類，包括零樣本和N樣本學習，掌握數據讀取和語意分析技術
- 單元1：數據預處理技術與工具介紹
- 單元2：零樣本學習/分類
- 單元3：零樣本學習的基本概念與應用場景
- 單元4：介紹N樣本學習的概念與應用
作業
- 在LCEL語言下實現文字資料整合
- 複數類別預測(高中複選題那種)
- 改裝官方教程N-Shot的套件
學習目標：學習如何服務部屬與構建互動式聊天機器人，並在LangChain框架下實現外部資料檢索以增強內容生成
- 單元1：LangChain Client/Server 功能實作(遠端服務部屬、客戶端服務取得)
- 單元2：Streaming技術概述
- 單元3：聊天機器人的基本概念與應用
作業
- 嘗試自己重現Client/Server架設
- 將context抽換成wikipedia的內容
學習目標：使用GPT-4o 多模態進行圖像分析，和進階數據檢索系統
- 單元1：Image Caption
- 單元2：進階檢索: 語意檢索
- 單元3：影像，表格，文字三位一體檢索
作業
- 用LCEL建立一個影像分析函數，輸入為檔案名稱，輸出為content
- 找一個自己相對熟悉，但又沒有敏感資料的PDF檔，建立一個影像，表格，文字三合一的檢索系統，並用LCEL幫你總結報告內容
學習目標：學習如何架設本地語言模型，Llama2-13b 和 Llama3-8b。如何使用OpenAI Whisper-1 和 TTS-1文字語音轉換
- 單元1：部屬與配置本地 Llama-2 13B 量化模型
- 單元2：常用控制參數介紹
- 單元3：部屬與配置本地 Llama-3 8B 量化模型
- 單元4：GPT-4o 語音功能介紹
作業
- 閱讀: 理解模型的參數作用
- 英文音檔 -> 中文音檔
學習目標：深入了解ReAct框架下的Agent技術，學習如何裝備Agent並構建基於Agent的聊天機器人
- 單元1：ReAct Agent的基本概念與原理
- 單元2：如何建立agent tools
- 單元3：設計和構建Agent聊天機器人
作業
- 在Zero Shot Agent 中，建立一個給予兩邊長和夾角，計算三角形面積的功能
- 在Agent的工具欄中，同時放入Google Search 和 Image Caption 工具
學習目標：進階探索ReAct框架下的Agent技術，學習如何構建基於Agent的繪圖機器人和製作帶圖文的有聲書
- 單元1：對接DALL-E 3 進行影像生成
- 單元2：LCEL 一站式 繪圖pipepline
- 單元3：使用ReAct框架設計繪圖機器人
- 單元4：配合搜尋引擎服務強化ACG人物外觀
- 單元5：Agent技術製作有聲書
誰適合學
- 對AI助理和大語言模型有興趣的技術人員和開發者。
- 希望將AI技術應用於實際工作的人。
- 想要在創新和技術應用方面保持領先優勢的企業和個人。
- 對LLM技術有興趣並希望深入了解其應用的AI研究者與學生。
- 需要處理大量文字與數據資料工作者。
課程優勢
本課程系統化的教學，全面涵蓋LLM大語言模型的技術內容，讓學員能夠系統性地掌握核心技能。強調實戰導向，通過一系列實際操作案例，幫助學員將所學應用於工作中，提升實踐能力。此外，課程還通過LangChain框架與LCEL語法的應用，提升學員的學習效率，讓您能夠快速掌握並靈活運用AI技術，打造屬於自己的專屬AI助理。
關於講師：凌孟傑/Tom
- AGT International Data Scientist Intern 演算法工程師
- CHECK24 Data Scientist 演算法工程師
- Cosnova GmbH Data Scientist 演算法工程師
- Karlsruhe Institute of Technology (卡爾斯魯厄理工學院) 博士
Q&A
- 需自備桌機、筆記型電腦
屬於AI進階應用課程，建議有Python程式底子。
每堂線上直播課程，課後隔天18:00後，均可以在雲端教室直接查看影片，可於線上一年內無限重複觀看，不用擔心漏掉任何一個細節。且經大部份使用者回饋，在下次課程開始前，重新複習上次課程內容，學習效果會更好喔。
*依專案不同，觀看期限可能有所調整，菜鳥救星保留修改權益之權利。
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注意事項
- 收到款項後，若不克參加申請退費，請參閱退費規則。
- 本課程結合講師職場實務經驗傳授，習者請反覆演練運用，並配合上課作業實作。
- 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利。
優惠價
NT$7,000