NT$16,000NT$8,800
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課程資訊
課程時長 8 小時 0 分
課程共 1 單元 2 小節適合對象
你可以學到
課程介紹
透過6小時(不含午休)的直播課程，讓你從基礎技術掌握到實務模型建構，親手打造具備智慧判斷能力的AI系統。課程將帶你進行電腦視覺與自然語言處理的實作任務，並有效運用預訓練模型、現代開源框架與 NVIDIA 生態系統資源，加速開發效率與部署流程。
課程導覽（30 分鐘）
- 認識本工作坊的主要主題、課程時程與學習前置條件
- 瞭解為什麼「提示詞工程（Prompt Engineering）」是與大型語言模型（LLM）互動的核心技能
- 討論提示詞工程如何應用在各類 LLM 應用開發中
- 認識 NVIDIA 的 LLM NIM，這是本課程使用 Llama 3.1 模型的部署方式
提示詞基礎入門（60 分鐘）
- 熟悉課程所使用的開發環境
- 使用 OpenAI API 和 LangChain 撰寫第一個提示詞，觀察模型回應
- 學習如何串流接收 LLM 回應，以及批次送出提示詞來比較效能差異
- 練習提示詞的反覆優化流程
- 建立並使用提示詞模板
- 迷你專案練習：針對一批輸入資料，同時執行分析與生成任務
LangChain 表達式語言（LCEL）、Runnable 與 Chains（75 分鐘）
- 認識 LangChain 中的 Runnable 元件，學習如何透過 LCEL 將其組合成工作鏈（Chain）
- 撰寫自訂函式並轉換為 Runnable，納入 Chain 中使用
- 將多個 LCEL Chain 整合成大型應用流程
- 學會利用平行執行的方式提升效能
- 迷你專案練習：使用 LCEL 與平行執行技巧，處理一批輸入資料的分析與生成任務
訊息型提示詞設計（60 分鐘）
- 認識兩種聊天訊息類型：Human Message 與 AI Message，以及在應用程式中的實際用法
- 使用「少樣本提示（Few-shot Prompting）」技巧，為聊天模型提供範例引導
- 學會使用 System Message，建立模型角色設定與對話風格
- 實作「思維鏈提示（Chain-of-Thought Prompting）」，提升模型的推理能力
- 管理訊息歷史，實現多輪對話與聊天機器人功能
- 迷你專案練習：打造一個可切換不同角色的靈活聊天機器人
結構化輸出設計（60 分鐘）
- 探討如何讓 LLM 批次產出結構化資料，供後續系統使用
- 使用 Pydantic 類別與 LangChain 的 JsonOutputParser 產生結構化結果
- 從長篇文字中抽取特定資料並進行標註
- 迷你專案練習：從非結構化文件中擷取資訊並完成標籤分類作業
工具整合與智能代理（75 分鐘）
- 建立 LLM 外部功能（Tool），並讓模型知道它可以使用這些工具
- 建立具備推理能力的代理（Agent），判斷何時應使用工具並整合其回傳結果
- 迷你專案練習：開發一個能使用 API 即時查詢資訊的智能代理人
總複習與評量（30 分鐘）
- 回顧整體學習內容，解答學員問題
- 通過測驗可獲得課程結業證書
- 填寫課後問卷
- 獲得後續學習建議與資源推薦
學習前基本能力
- 具備 Python 程式設計經驗
- 對 LLM 基礎知識有扎實的理解
學習前準備
- 穩定的網路連線：課程為線上直播，請在開始前確保連線順暢。
- 電腦設備：課程包含大量實作，建議使用筆記型電腦或桌機，方便實際演練。
課程資訊
課程時長 8 小時 0 分課程共 1 單元 2 小節關於講師
陳仁政
大家好！我是白熊老師。曾在中研院做過三年半的博士後研究，之後就一直在業界工作到現在。工作經歷絕大部分都是跟資料分析、影像識別、人工智慧、嵌入式系統等相關的專案。
中學時因為遊戲所以買了第一台電腦，也因為想要了解遊戲運作的原理而開始學習如何寫程式。但是只有大學剛畢業時在遊戲工作室開發遊戲程式一年的經歷。讀研究所時因為興趣轉戰到了人工智慧，所以就一直在人工智慧相關的領域工作到現在。
我個人經歷的網站：https://sites.google.com/site/clement1972/
中學時因為遊戲所以買了第一台電腦，也因為想要了解遊戲運作的原理而開始學習如何寫程式。但是只有大學剛畢業時在遊戲工作室開發遊戲程式一年的經歷。讀研究所時因為興趣轉戰到了人工智慧，所以就一直在人工智慧相關的領域工作到現在。
我個人經歷的網站：https://sites.google.com/site/clement1972/
學習附件
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成為第一個發問的人！在問答中找到學習的捷徑。關於講師
陳仁政
大家好！我是白熊老師。曾在中研院做過三年半的博士後研究，之後就一直在業界工作到現在。工作經歷絕大部分都是跟資料分析、影像識別、人工智慧、嵌入式系統等相關的專案。
中學時因為遊戲所以買了第一台電腦，也因為想要了解遊戲運作的原理而開始學習如何寫程式。但是只有大學剛畢業時在遊戲工作室開發遊戲程式一年的經歷。讀研究所時因為興趣轉戰到了人工智慧，所以就一直在人工智慧相關的領域工作到現在。
我個人經歷的網站：https://sites.google.com/site/clement1972/
中學時因為遊戲所以買了第一台電腦，也因為想要了解遊戲運作的原理而開始學習如何寫程式。但是只有大學剛畢業時在遊戲工作室開發遊戲程式一年的經歷。讀研究所時因為興趣轉戰到了人工智慧，所以就一直在人工智慧相關的領域工作到現在。
我個人經歷的網站：https://sites.google.com/site/clement1972/
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