生成式 AI 技術入門:大型語言模型 LLM 理論與實務

    從零開始全面掌握大型語言模型 LLM 核心技術,結合理論與實戰,涵蓋 NLP 基礎、Transformer 架構、GPT 應用及實戰案例,幫助學員在生成式 AI 領域學以致用,提升職場競爭力與創新能力。

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    • 自然語言與自然語言處理:了解語言技術的基本概念與應用範疇。

    • 神經網路基礎:RNN(遞迴神經網路)的原理與數學推演。

    • 自注意力機制:深入解析自注意力的運作原理與推演過程。

    • Transformer 模型架構:探討其組成結構與背後核心原理。

    • GPT 的訓練與微調:學習如何訓練與優化大規模語言模型。

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    為什麼要學大型語言模型 LLM ?

    生成式 AI 正在改變世界,而大型語言模型(LLMs)則是這場變革的核心驅動力。

     

    從智慧客服到自動化內容生成,再到自然語言處理(NLP)更深層的應用,大型語言模型正幫助企業實現效率與創新的雙贏。學習這堂課程,你將:

    • 掌握市場熱門技能:AI 技術的快速發展使得具備 LLM 技術的專業人才成為企業搶手的對象。
    • 深入了解技術本質:從基礎理論到實戰應用,系統掌握 Transformer 和 GPT 模型的核心原理。
    • 學會應用於多場景:無論是數據分析、產品設計還是開發創新應用,大型語言模型都能提供強有力的技術支持。

    這堂課的目標,是讓你不僅能學懂生成式 AI 的原理,更能將其應用於解決實際問題,抓住技術時代帶來的機遇。

    這堂課適合誰?

    這門課設計包容性高,無論你是初學者還是已有技術背景的專業人士,都能找到適合自己的學習節奏:

    • AI 初學者:對生成式 AI 感興趣,卻擔心沒有基礎?本課程從最基礎的 NLP 概念開始,逐步引導。
    • 技術專業者:已有程式開發或數據處理經驗的工程師,課程將深入剖析大型語言模型的運作邏輯與技術應用。
    • 職場轉型者:希望進入 AI 領域,成為 AIGC 工程師或生成式 AI 應用專家,課程會提供系統的技能與實戰經驗。
    • 產品創新者:希望將生成式 AI 融入商業產品的創業者或產品經理,課程中的實例分析將為你提供清晰的技術指導。

    無論你有何背景,只要對 AI 有熱情並願意投入學習,這門課都能幫助你實現技術與職涯的雙重提升。

    完成這堂課,你將獲得什麼?

    • 系統性的技能提升:從基礎概念到進階應用,掌握生成式 AI 技術的全流程。
    • 實戰能力的培養:多個實例練習幫助你將所學理論應用於真實場景,例如自動客服和代碼審查。
    • 提升職場競爭力:成為企業需要的 AI 技術人才,應對職場變革的挑戰。
    • 開啟創新思路:學會如何將大型語言模型運用於產品創新或優化業務流程。

    課程內容亮點

    • NLP 基礎與應用場景:了解自然語言處理的核心流程與應用價值。
    • 神經網絡與注意力機制:學習 RNN 和 Transformer 的核心概念與運作邏輯。
    • Transformer 與 GPT 詳解:深度掌握 GPT 模型的訓練與推理過程。
    • 實戰應用操作:通過 LangChain 和 Autogen 工具,完成多場景的實作,例如自動客服與協作應用。

     

    講師介紹:崔皓

    崔皓老師

    崔皓老師 擁有超過 22 年 的系統架構與 AI 技術經驗,專注於生成式 AI 和分布式架構相關領域。他以豐富的實務經驗和教學能力,幫助學員在技術領域脫穎而出。

    • 豐富經驗:曾在惠普中國擔任系統架構師和分析師,成功領導多個重要項目,例如互聯網會員積分平台和工業物聯網SaaS平台。他對AI應用與分布式架構設計有著深刻的理解,能為學員提供業界最前沿的技術知識。。
    • 權威著作:《LangChain實戰:大模型應用開發實例》、《分布式架構原理與實踐》、《大模型定制开发》等著作,涵蓋生成式 AI 和系統設計的核心技術。
    • 教學實務導向:專注於案例驅動教學,將技術理論與真實業務需求結合,讓學員能學以致用。課程案例覆蓋多個領域,包括AIGC企業集成、多模態技術應用、AI Agent開發等,確保學員能在職場或創業中快速落地實踐。
    • 教學方式多元:崔老師擅長通過分步拆解技術知識,結合現場演練、視頻和案例討論,幫助學員輕鬆理解難點。他還設計了豐富的練習環節和學習支持,確保每位學員都能在課程中收穫最大價值。

      選擇跟隨崔皓老師學習,您不僅能深入了解大型語言模型的核心技術,還能掌握AI實踐技能,從而提升自身競爭力,在快速變化的AI領域中脫穎而出。

     

    章節目錄

    • 1-1
      課程介紹:介紹課程的目標、市場環境、就業前景
    • 1-2
      課程內容介紹
    • 1-3
      自然語言處理概念與過程
    • 1-4
      自然語言處理任務
    • 1-5
      詞向量的嵌入

    試閱影片

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