Generative & Predictive AI for Developers

• 對基本軟體開發概念的了解
• 任何程式語言的經驗（Python建議使用）
• 對機器學習或AI基礎知識的熟悉（建議但不要求）

觀眾

• 軟體開發人員
• AI/ML工程師
• 技術團隊負責人
• 對AI驅動的應用程式感興趣的產品經理

生成式和預測式人工智慧正在改變軟體開發，讓自動化內容創建、智能預測和增強的問題解決成為可能。這門課程專注於預測建模和生成式人工智慧技術在實際應用中的實踐實施。

這是一門由講師主導的在線（或現場）現場培訓課程，旨在幫助希望使用預測分析和生成模型構建人工智慧驅動的應用程序的中級開發人員。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解預測人工智慧和生成模型的基本原理。
• 利用人工智慧工具進行預測編碼、預測和自動化。
• 實施LLM（大型語言模型）和transformers進行文本和代碼生成。
• 應用時間序列預測和基於人工智慧的推薦。
• 針對實際應用開發和調整人工智慧模型。
• 評估人工智慧部署中的倫理考量和最佳實踐。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在現場實驗室環境中進行實驗室工作。

課程定制選項

• 要請求這門課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

軟體開發的AI介紹

• Generative AI vs Predictive AI是什麼
• AI在編碼、分析和自動化中的應用
• LLM、變壓器和深度學習模型的概述

AI輔助編碼和預測開發

• AI驅動的代碼完成和生成(GitHub Copilot、CodeGeeX)
• 在部署之前預測代碼錯誤和漏洞
• 自動化代碼審查和優化建議

為軟體應用程式構建預測模型

• 瞭解時間序列預測和預測分析
• 實施需求預測和異常檢測的AI模型
• 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow進行預測建模

生成文本、代碼和圖像的Generative AI

• 處理GPT、LLaMA和其他LLM
• 生成合成數據、文本摘要和文檔
• 利用擴散模型創建AI生成的圖像和視頻

在現實世界的應用中部署AI模型

• 使用Hugging Face、AWS和Google雲端託管AI模型
• 為業務應用構建基於API的AI服務
• 針對特定領域任務微調預訓練的AI模型

用於預測性Business洞察和決策的AI

• 以AI驅動的商業智能和客戶分析
• 預測市場趨勢和消費者行為
• 使用AI自動化工作流程優化

倫理AI和開發中的最佳實踐

• AI輔助決策中的倫理考慮
• AI模型中的偏見檢測和公平性
• 可解釋和負責任的AI的最佳實踐

動手工作坊和案例研究

• 對現實世界數據集實施預測分析
• 構建一個具有文本生成能力的AI驅動聊天機器人
• 部署一個基於LLM的自動化應用程序

總結和結論

• 關鍵要點回顧
• 進一步學習的AI工具和資源
• 最後的問答環節