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AI011
專業人士
初學者專用生成式AI
一門全面的課程，探討生成式AI、大型語言模型、提示工程的基礎知識，以及使用Azure OpenAI和Power Platform等工具開發AI應用程式的技巧。
5.0
21.0h
615 學習者
7 堂課
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人工智能
課程總覽
內容摘要
一個全面的課程，探討生成式AI、大型語言模型、提示工程，以及使用Azure OpenAI和Power Platform等工具開發人工智慧應用程式的基礎知識。
掌握生成式AI的基本原理，從零開始打造智慧型應用程式。
致謝： Microsoft、Azure 和 OpenAI。
學習目標
- 解釋大型語言模型（LLM）的機械內部運作原理，包括分詞、注意力機制及非確定性輸出。
- 比較不同類型的大型語言模型（基礎模型、開源與專有模型，以及編碼器/解碼器架構），以針對業務情境選擇最合適的工具。
- 評估提升模型效果的策略，特別是判斷應選擇提示工程、檢索增強生成（RAG）或微調。
- 定義提示工程，並說明其作為生成式AI主要程式介面的角色。
- 区分基礎型LLM與指令微調型LLM，並說明它們如何處理分詞。
- 使用指示、主要內容、提示與範本建構複雜提示。
- 使用
openai庫建構並設定文字生成應用程式，管理環境變數，並透過調整溫度來控制輸出多樣性。 - 区分基於規則的聊天機器人與具上下文感知能力的生成式AI應用程式，同時實踐微軟的「負責人工智能六原則」。
- 透過將文字轉換為嵌入向量（embeddings）並運用餘弦相似度，執行語意搜尋，找出超越簡單關鍵字匹配的相關內容。
- 建構並設定影像生成應用程式，同時實踐「元提示（meta prompts）」以定義內容邊界與安全性。