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课程大纲

课程大纲 培训提案 

第1天 - AI与Python数据工作流简介

• 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

• Python基础复习,用于AI应用

 • 使用pandas和NumPy处理数据

• API与JSON数据处理简介

 • 加载与转换数据集的小练习

第2天 - 实践者机器学习基础

• 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进行模型训练基础

 • 模型评估与性能指标

 • 模型部署概念简介

 • 动手构建简单预测模型

第3天 - LLM与提示工程简介

• 理解大型语言模型及其工作原理

• 分词、上下文窗口与限制

 • 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

 • 动手进行提示工程练习

第4天-  使用LLM构建AI应用

• 在Python中使用LLM API

 • 结构化输出与函数调用概念

• 构建聊天式与任务式应用

• 检索增强生成简介

• 将LLM与外部数据源连接 

• 构建简单AI助手的小项目 

第5天 - AI解决方案的生产化

• 设计可扩展的AI工作流

• 将AI集成到数据管道中

• 监控与改进模型性能

• 成本优化与API使用策略

 • 安全与负责任AI的考量

• 最终项目:构建端到端AI解决方案

 35 小时

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