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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
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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