Python - Aipy

生成式AI實戰演練使用Python語言

Generative AI Practical Exercises Using Python Language
  • 時數:14小時
  • 費用:NT$ 12,000
  • 點數:3.0

選擇查詢分區開課時間

地點 班號 日期 時間 預約
台北 25960 班 2025/04/11 ~ 2025/04/18 每週五 09:00~17:00 預約

目前查無開課時段

詳細開課時間請洽詢業務
新竹、台中、高雄如有上課需求,請參考台北開課日期,洽當地服務人員依需求加開遠距開課日期

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教材

恆逸專用教材

課程目標

大語言模型的出現在企業界又引起了一陣新的旋風,然而LLM的模型通常是用大量的通用詞彙去訓練,因此對特定的語義(Context)並不會有太好的效果,想要有更好的效果除了fine-tune微調外還可以使用LangChain工具去作輔助,將資料準備給LLM,來促使LLM能夠回答更符合預期的結果。

適合對象

  1. 對LLM的使用有興趣的學員
  2. 除了使用ChatGPT,想要整合OpenAI/LLM到自己應用程式的學員
  3. 除了微調,想要客製化LLM結果的學員

預備知識

  1. 熟悉Python基本語法
  2. 已申請OpenAI API帳號
  3. 對機器學習有基本理解

課程內容

  1. 自然語言Natural Language Processing介紹
  2. 類神經網路、Encoder、Decoder與Transformer
  3. 語言模型與transfer learning
  4. OpenAI API呼叫
  5. 註冊與專案(Project)管理
  6. ChatGPT的console使用
  7. 使用ChatGPT做程式改寫
  8. 文字的編碼與Embedded、模型微調與計費
  9. 使用Open AI Restful API的呼叫
  10. POSTMAN的呼叫
  11. Python的API呼叫
  12. 對話API的呼叫
  13. 語義完成的API呼叫
  14. 圖片生成
  15. 程式碼生成
  16. 語音轉文字API使用
  17. 計算token數量
  18. 簡介微調
  19. 提示與審查
  20. HuggingFace框架實作
  21. data與pipeline簡介
  22. 語義判定
  23. 文字猜測
  24. 文字生成
  25. 詞性推測
  26. 問答機制
  27. 向量資料庫的使用
  28. 向量資料庫簡介
  29. LangChain實作
  30. 使用LangChain整合OpenAI ChatGPT
  31. 使用LangChain提供文字、pdf的讀取(視情形補充)

學會技能

  1. 理解自然語言處理的相關背景知識
  2. 離線在公司內部(不連線使用chatGPT)使用LLM模型進行提示、完成與推論
  3. 使用ChatGPT的API整合至自己的Python程式
  4. 使用Hugging Face的API作語義判定,文字推測與摘要生成
  5. 使用LangChain讀取文字檔或文字型式pdf至LLM引擎