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课程大纲
AI软件开发入门
- 生成式AI与Predictive AI的区别
- AI在编码、分析和自动化中的应用
- LLM、transformer和深度学习模型概述
AI辅助编码与Predictive开发
- AI驱动的代码补全与生成(GitHub Copilot, CodeGeeX)
- 在部署前预测代码错误与漏洞
- 自动化代码审查与优化建议
为软件应用构建Predictive模型
- 理解时间序列预测与Predictive分析
- 实现需求预测与异常检测的AI模型
- 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow进行Predictive建模
生成式AI用于文本、代码与图像生成
- 使用GPT、LLaMA等LLM
- 生成合成数据、文本摘要与文档
- 使用扩散模型创建AI生成的图像与视频
在现实应用中部署AI模型
- 使用Hugging Face、AWS和Google Cloud托管AI模型
- 为业务应用构建基于API的AI服务
- 针对特定领域任务微调预训练AI模型
AI用于Predictive业务洞察与决策
- AI驱动的商业智能与客户分析
- 预测市场趋势与消费者行为
- 使用AI自动化工作流程优化
伦理AI与开发中的最佳实践
- AI辅助决策中的伦理考量
- AI模型中的偏见检测与公平性
- 可解释与负责任AI的最佳实践
实践工作坊与案例研究
- 为真实数据集实现Predictive分析
- 构建基于文本生成的AI聊天机器人
- 部署基于LLM的自动化应用
总结与下一步
- 关键要点回顾
- 进一步学习的AI工具与资源
- 最终问答环节
要求
- 了解基本的软件开发概念
- 具备任何编程语言的经验(推荐Python)
- 熟悉机器学习或AI基础知识(推荐但不强制)
受众
- 软件开发人员
- AI/ML工程师
- 技术团队负责人
- 对AI驱动应用感兴趣的产品经理
21 小时