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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
客户评论 (2)
培训师非常乐于回答我提出的各种问题
Caterina - Stamtech
课程 - Developing APIs with Python and FastAPI
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培训师根据学员的进度开展培训
Farris Chua
课程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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