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。
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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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:
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:
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。
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。
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