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  1. tw.alphacamp.co › courses › ihower-llm-workshopAC|GenAI LLM

    講師介紹. 常見問題. 延伸閱讀. 課程介紹. 在高速變化 AI 時代中ALPHA Camp 與 ihower 共同推出 Generative AI Engineer:LLM 應用開發工作坊,課程將深入探討 Prompt Engineering 和 OpenAI API 串接,透過將近 30 個 Colab Notebooks 搭配 1 週密集的線上直播和 30 天回放,讓你快速掌握完整 LLM 技術 和 AI應用 的多項案例. 課程重點. OpenAI API 串接、Prompt Engineering、RAG 和 Function Calling. 學習工具. Zoom、Google Colab、AC 學習平台 Canvas. 學習時數. 7小時直播 + 3小時課後練習. 地點.

    • (12)
    • 2024年03月10日
    • Paid
    • 2024年03月04日
  2. 2023年11月8日 · LangChain是什麼? AI開發者必須了解的LLM開源框架. 發佈日期: 2023 年 11 月 8 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是LangChain? LangChain的特點. LangChain的應用場景. 為什麼AI開發者需要LangChain? LangChain的基本架構. LangChain 如何運作. LangChin 開發範例:創建一個AI問答系統. 免費點我下載數據技能路線指南. 什麼是LangChain? LangChain 是一個旨在為開發者提供一套工具和接口,以便更容易、更有效地利用大型語言模型(LLM)的開源框架,專注於情境感知和推理。

  3. 2024年2月26日 · 內容目錄. 什麼是 RAG? 跟模型微調有什麼差別? 快速掌握 LLM 應用全局觀. 何時要使用 RAG? 何時要使用模型微調? RAG 發展趨勢:科技巨頭爭相投入,相關產品遍地開花. 在使用 ChatGPT、Gemini 等奠基於大型語言模型(Large Language Models,以下簡稱 LLMs)的人工智慧服務時,很常會遇到一個問題就是:請它們提供與特定專業領域相關的資訊,往往只能獲得極為空泛、甚至是充滿幻覺(hallucination)的回覆。

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  5. 2024年4月17日 · 內容目錄. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 台大電機系教授宏毅:台灣人工智慧專家,深入淺出講述 GenAI 基礎原理. AI Explained:不只介紹新技術與產品,更以宏觀視角討論 GenAI 發展. IBM Technology:給普羅大眾的科技名詞與概念的入門指南. Andrej Karpathy:業界與學術經驗豐富的人工智慧專家手把手教學. YouTube 是理解 GenAI 的好管道,但不該是唯一管道. 英文頻道也不怕! 用繁體中文收看影片的小技巧. 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 【生成式AI導論 2024】第1講:生成式AI是什麼?

  6. 2024年2月1日 · 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion? Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術,特別是變分自編碼器(VAE)和變換器(Transformers),來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述(例如文字提示),指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具,它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。 此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。

  7. Python 教學,快速入門基礎. 1. Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼? 為什麼要學 Python? ‍Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言,因為他非常容易閱讀和理解,且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程,相對容易學習上手,適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛,也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲:學習地圖與策略. Python 能做什麼? ‍Python的應用範圍廣泛.

  8. 既然大家都願意從零開始辛苦地學程式為何卻不肯花點時間加強已經學了十幾年早已略懂的英文呢想成為程式高手想閱讀西方的程式聖經想年薪百萬沒有尚可的英文程度幾乎是不可能的任務

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