Generative & Predictive AI for Developers培訓
生成式和預測式人工智慧正在改變軟體開發,讓自動化內容創建、智能預測和增強的問題解決成為可能。這門課程專注於預測建模和生成式人工智慧技術在實際應用中的實踐實施。
這是一門由講師主導的在線(或現場)現場培訓課程,旨在幫助希望使用預測分析和生成模型構建人工智慧驅動的應用程序的中級開發人員。
培訓結束時,參加者將能夠:
- 了解預測人工智慧和生成模型的基本原理。
- 利用人工智慧工具進行預測編碼、預測和自動化。
- 實施LLM(大型語言模型)和transformers進行文本和代碼生成。
- 應用時間序列預測和基於人工智慧的推薦。
- 針對實際應用開發和調整人工智慧模型。
- 評估人工智慧部署中的倫理考量和最佳實踐。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在現場實驗室環境中進行實驗室工作。
課程定制選項
- 要請求這門課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
軟體開發的AI介紹
- Generative AI vs Predictive AI是什麼
- AI在編碼、分析和自動化中的應用
- LLM、變壓器和深度學習模型的概述
AI輔助編碼和預測開發
- AI驅動的代碼完成和生成(GitHub Copilot、CodeGeeX)
- 在部署之前預測代碼錯誤和漏洞
- 自動化代碼審查和優化建議
為軟體應用程式構建預測模型
- 瞭解時間序列預測和預測分析
- 實施需求預測和異常檢測的AI模型
- 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow進行預測建模
生成文本、代碼和圖像的Generative AI
- 處理GPT、LLaMA和其他LLM
- 生成合成數據、文本摘要和文檔
- 利用擴散模型創建AI生成的圖像和視頻
在現實世界的應用中部署AI模型
- 使用Hugging Face、AWS和Google雲端託管AI模型
- 為業務應用構建基於API的AI服務
- 針對特定領域任務微調預訓練的AI模型
用於預測性Business洞察和決策的AI
- 以AI驅動的商業智能和客戶分析
- 預測市場趨勢和消費者行為
- 使用AI自動化工作流程優化
倫理AI和開發中的最佳實踐
- AI輔助決策中的倫理考慮
- AI模型中的偏見檢測和公平性
- 可解釋和負責任的AI的最佳實踐
動手工作坊和案例研究
- 對現實世界數據集實施預測分析
- 構建一個具有文本生成能力的AI驅動聊天機器人
- 部署一個基於LLM的自動化應用程序
總結和結論
- 關鍵要點回顧
- 進一步學習的AI工具和資源
- 最後的問答環節
最低要求
- 對基本軟體開發概念的了解
- 任何程式語言的經驗(Python建議使用)
- 對機器學習或AI基礎知識的熟悉(建議但不要求)
觀眾
- 軟體開發人員
- AI/ML工程師
- 技術團隊負責人
- 對AI驅動的應用程式感興趣的產品經理
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- 使用 Perplexity AI 實施高級 AI 技術。
- 分析複雜的數據集並提取有價值的見解。
- 將 AI 概念應用於實際問題解決。
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這次培訓結束時,參加者將能夠:
- 了解 Google AI Studio 用於工作流程自動化的核心功能。
- 設置和集成 Google AI Studio 以及其他工具。
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- 實施條件邏輯以獲得更智能的自動化。
- 監控和優化自動化工作流程以提高效率。
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- 了解AI和機器學習概念的基本原理。
- 導航和利用Google AI Studio的接口和工具。
- 使用預構建的模板和數據集創建AI模型。
- 使用易於遵循的工作流訓練和評估模型。
- 部署AI模型以進行實際應用。
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通過這次培訓,參與者將能夠:
- 了解Google AI Studio在業務集成方面的主要功能和能力。
- 通過API探索和連接AI Studio和商業應用程序。
- 為特定的業務用例定制AI模型。
- 設置將AI預測集成到業務流程中的工作流程。
- 在企業應用程序中部署以AI為驱动的洞察和自動化。
- 對集成進行故障排除和優化,以提高可擴展性和效率。
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14 時間:這種以講師為主導的現場培訓台灣(在線或現場)面向希望通過人工智慧驅動的視頻內容最大限度地提高受眾參與度的中級數字營銷人員、影響者和品牌策略師。
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- 瞭解 InVideo AI 的功能和特性。
- 為目標受眾量身定製引人入勝的視頻內容。
- 實施策略以增加觀眾互動和保留率。
- 分析績效指標以完善視頻行銷策略。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用 InVideo AI 將文字轉換為引人入勝的視頻內容。
- 流覽並充分利用 InVideo 的 AI 驅動的視頻創作平臺。
- 利用 AI 生成的視頻內容增強社交媒體策略。
- 使用 AI 洞察分析和優化視頻互動。
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在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用 InVideo 的 AI 工具簡化視頻編輯流程。
- 實施 AI 驅動型技術來自動創建視頻內容。
- 使用基於 AI 的範本創建專業品質的視頻。
- 優化 AI 驅動的工作流程,以提高視頻製作的生產力。
NotebookLM for Beginners
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- 為研究和學習目的導航和設置 NotebookLM。
- 上傳、組織和管理各種類型的文檔。
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- 通過將 NotebookLM 與其他工具集成來提高生產力。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 高效地使用NotebookLM組織和管理商業文檔。
- 利用 AI 驅動的摘要和洞察力來提高生產力。
- 自動化會議記錄和待辦事項,以改善協作。
- 將NotebookLM與業務工作流程和生產力工具集成。
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7 時間:此 Instructor-led、live 培訓在 台灣 (線上或線下) 旨在希望利用 NotebookLM 進行教育內容創建、增強型知識傳遞和自動評估的中級教育專業人員。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 NotebookLM 來組織和構建課程材料。
- 自動化內容摘要以增強學生學習。
- 創建 AI 驅動的學習指南和評估。
- 通過互動內容提高學生的參與度。
NotebookLM Plus for Enterprises: AI-Powered Knowledge Management
14 時間:這門由講師主導的現場培訓在台灣(在線或現場)旨在讓希望最大化NotebookLM Plus在大型信息管理方面能力的高級專業人員參加。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用NotebookLM Plus進行企業級文檔組織和綜合。
- 為企業團隊實施基於人工智能的知識管理策略。
- 利用人工智能生成的見解和自動摘要來加強協作。
- 確保AI驅動的企業環境中的數據安全和合規性。
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7 時間:這種以講師為主導的 台灣(在線或現場)現場培訓面向希望瞭解 AI 基礎知識並學習如何有效使用 Perplexity AI 的初級 IT 專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 解釋人工智慧的基本概念。
- 導航和利用 Perplexity AI 平臺進行信息發現。
- 在各種真實場景中應用 Perplexity AI。
- 瞭解人工智慧技術的倫理考慮和社會影響。
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7 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望將 Perplexity AI 整合到其教學方法中以增強教育體驗的中級教育工作者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Perplexity AI 在教育環境中的功能。
- 實施 Perplexity AI 以創建互動式且引人入勝的課程計劃。
- 利用 Perplexity AI 進行學生評估和反饋。
- 探索人工智慧在個人化學習中的潛力。
Perplexity AI for Research and Writing
7 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望利用 Perplexity AI 簡化其研究和寫作工作,確保效率和準確性的中級研究和寫作專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Perplexity AI 如何在研究的各個階段提供説明。
- 利用 Perplexity AI 收集和組織資訊。
- 通過 AI 驅動的見解和建議增強他們的寫作過程。
- 在學術和專業寫作項目中應用 Perplexity AI。