大語言模型 LLM 應用開發工作坊

迎接 AI 浪潮，瞭解如何開發 AI 應用，下個職場超新星就是你

2023年，導入 AI 專案相較去年成長 34 倍，其中有 95% 的專案都在使用 OpenAI 模型。 台灣的 AI 職缺也開始增加，至今年已超過 2.6 萬個，起薪甚至上看百萬！ 在本課程中，你將學習大語言模型 (LLM) 和 Prompt Engineering 最佳實務 ，並運用 OpenAI API 來打造你的第一個 AI 應用工具！

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講師介紹

使用者大頭貼

張文鈿 ihower

張文鈿，網路代號 ihower。
2002年開始從事 Web App 軟體開發工作，擅長使用 Ruby on Rails 技術。
2018年成立愛好資訊科技有限公司。
曾在各大型技術研討會擔任講者，參與過 COSCUP、RubyConf Taiwan、RubyConf China、WebConf Taiwan 等。有二十年程式開發經驗和多年的教學經驗。

適合對象

擁有 2 年以上開發經驗的軟體工程師、Web 開發者，不需要熟悉 Python，但需有串接 Web APIs 經驗。

課程特色

課程章節

認識 LLM 和 OpenAI API

  • 什麼是 Temperature 和 Tokenization
  • Completion API 和 Chat API
  • GPT-4V API 影像解讀辨識
  • Text-To-Speech (TTS) API 文字轉語音
  • DALL-E 3 API 圖片生成
  • Google Colab 實驗環境 (在瀏覽器中編寫及執行Python 程式碼)

Prompt Engineering (提示工程)

  • 撰寫 Prompt (提示詞) 的最佳實務
  • Chain of Thought 思維鏈推理
  • Chaining Prompts 多個提示鏈
  • 常見用法: 摘要、推理、文本轉換、擴寫
  • 什麼是 Prompt Injection 和應對方式
  • 如何做 Evaluation (評估)
  • LLM 的運作原理

實戰對話 Chat 應用

  • 各種 Memory 實作方式比較
  • OpenAI Stream 用法

實戰長文本摘要處理

  • Map Reduce 摘要法
  • Whisper 語音轉文字

實戰問答 QA 應用

  • 詞嵌入 Embedding 語意搜尋
  • 檢索增強 Retrieval Augmentation Generation (RAG)
  • 向量資料庫 Vector Stores

實戰代理人 Agents 應用

  • ReAct Prompting
  • OpenAI Function Calling
  • 淺談 Autonomous Agents
  • Assistants API 快速打造 Agent 知識檢索應用

LangChain 速成

  • Prompt Template
  • Sequential Chain
  • Conversation Chain
  • Summarization
  • RetrievalQA Chain
  • Agents

其他進階議題

  • LLM 相關的 App Stack 工具介紹
  • 概述各種模型和服務提供商: OpenAI、Azure OpenAI、Google Vertex AI、AWS Bedrock 和 Hugging Face
  • 淺談 Pre-trained model 和 Fine-tuned 模式
  • 淺談如何微調(Fine-Tuning) 以及為何微調

大語言模型 LLM 應用開發工作坊

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上過課的同學怎麼說︖

給 ihower 老師五星好評!! 授課內容直指重點，不但旁徵博引又輔以許多優秀的操作案例，相當全面而且實用！不像其他市面上的相關課程像大雜燴似的，塞了一堆內容卻沒有重點，讓人摸不著頭緒也無從下手，徒然浪費時間與精力。

黃彥臻

對於整體的 LLM 的技術有較全面的了解（這個我比較弱），以及有對於 function call，prompt 的正確下法，agent 這些東西都比較少看到甚至不瞭解，這次也全部都學到了，覺得很棒！

蔡冠廷

講者帶來的內容著實豐富，從基礎到進階、玲琅滿目。這堂課確實為我打開 AI 世界大門，儘管尚未能完全掌握課程的全部精華，但至少在我的心中已經埋下一顆對於 AI 好奇心的種子。課程結束不是終點，學海無涯，唯勤是岸，期許自己將講師的豐富教材仔細著墨後，能促使自己躍上另一境界！如果對於 AI 這門學問也甚是好奇，不妨藉由這堂課程帶領你一探箇中奧妙，相信定有所獲的！

兩盒

滿滿的範例，需要花時間吸收，覺得很值得，可以在一天就接收講師大大八個月的LLM 開發精華，值得！

李錦和

透過這次的課程可以對 LLM 和生成式 AI 有基本架構的認知，有效減少自己測試時的疑惑。

吳兆召

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