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课程大纲

课程大纲 培训提案

第1天 - 人工智能与Python数据工作流入门

• 人工智能与机器学习领域概览

• AI在现代数据工程中的作用

• AI应用的Python基础复习

• 使用pandas和NumPy处理数据

• API与JSON数据处理入门

• 数据加载与转换的迷你练习

第2天 - 从业者的机器学习基础

• 监督学习与无监督学习概念

• 特征工程与数据准备技术

• 使用scikit-learn进行基础模型训练

• 模型评估与性能指标

• 模型部署概念入门

• 动手构建简单预测模型

第3天 - 大语言模型与提示工程入门

• 理解大语言模型及其工作原理

• 分词、上下文窗口与局限性

• 提示设计原则与技术

• 零样本与少样本提示

• 提示评估与迭代策略

• 提示工程实操练习

第4天 - 使用大语言模型构建AI应用

• 在Python中使用大语言模型API

• 结构化输出与函数调用概念

• 构建基于聊天和任务的应用

• 检索增强生成入门

• 将大语言模型与外部数据源连接

• 迷你项目:构建简单AI助手

第5天 - 将AI解决方案产品化

• 设计可扩展的AI工作流

• 将AI集成到数据管道中

• 监控并改进模型性能

• 成本优化与API使用策略

• 安全性与负责任AI考量

• 最终项目:构建端到端的AI解决方案

 35 小时

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