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
課程介紹
- 課程主題及時間安排概述。
- HuggingFace 和變形金剛簡介。
- 探討 LLM 如何增強企業應用程式。
從深度學習到LLM
- 從深度學習的基本原理出發，介紹並闡述 Transformer 架構。
- 利用分詞器、詞嵌入和注意力機制來理解輸入輸出處理。
Task-Specific Pipelines
- 針對不同的自然語言處理任務，發展出最適用的設定檔編碼器模型。
- 研究輕量級模型在自然語言嵌入、分類、子集劃分和零樣本預測的應用。
Seq2Seq with Decoders
- 引入 GPT 風格的解碼器模型用於序列生成和自回歸任務。
- 將編碼器-解碼器架構應用於機器翻譯和少樣本任務完成等應用。
多模態架構
- 將不同的資料模態（文字、圖像、音訊）整合到 LLM 工作流程中。
- 探索多模態模型，例如用於跨模態學習的 CLIP 模型、用於圖像問答的視覺語言模型以及用於文字引導圖像生成的擴散模型。
縮放文字生成
- 探索 LLM 推理挑戰和部署策略，包括最佳化的伺服器部署。
- 將 LLM 整合到可以擴展到更大儲存庫和用戶群的有趣應用程式中。
編排與代理
- 引入 LangChain，用於 LLM 編排和代理工作流程。
- 研究利用智能體和工具呼叫將自然語言與標準應用程式和資料整合的方法。
最終評估
- 建立一個基於 LLM 的應用程式，整合文字生成、多模態學習和編排功能。
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
Samuel Liu
- 國立中央大學兼任助理教授
- 上市櫃大型企業資深工程師／專案經理
- 輝達NVIDIA 校園大使／認證講師
專長機器學習與人工智慧應用，深度鑽研數位孿生、機器人與AI相關產業應用，有多年企業、校園講授經歷，以及豐富的產業應用知識。
學習附件
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Samuel Liu
- 國立中央大學兼任助理教授
- 上市櫃大型企業資深工程師／專案經理
- 輝達NVIDIA 校園大使／認證講師
專長機器學習與人工智慧應用，深度鑽研數位孿生、機器人與AI相關產業應用，有多年企業、校園講授經歷，以及豐富的產業應用知識。
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