台北總校大型語言模型短課 – 台灣人工智慧學校 https://develop.test7362.aiacademy.tw aiacademy.tw Thu, 13 Nov 2025 02:08:20 +0000 zh-TW hourly 1 大型語言模型實作中階班 (第二期)招生簡章 /admission-llmc-tp2/ Tue, 21 Jan 2025 07:17:28 +0000 https://aiacademy.tw/?p=20564 地端流程自動化 🚀建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提...

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]]> 地端流程自動化
大型語言模型實作初階班

🚀建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提升業務效率。💪👍🤝

課程大綱
立即報名

課程簡介

人工智慧技術迅猛發展的時代，AI 代理（AI Agents）和代理式工作流程（Agentic Workflow）正逐漸成為企業數位轉型的核心推動力。本課程專為希望深入了解這些前沿技術的學習者設計，旨在幫助使用者全面掌握 AI 代理與工作流程自動化的核心概念。

課程中，我們將深入探討如何利用 n8n 平台 —— 一個功能強大且開源的工作流程自動化工具，來實現實際應用。學習者將學會如何建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提升業務效率。

課程成果
▋展示影片：用 AI 深入分析股票，將技術分析與大型語言模型結合分析市場趨勢，如 NVIDIA、Apple、TSLA 和 TSMC，為投資者提供即時的市場洞察。

llm-automation_example
▋圖一：n8n 平台建置 AI Agent。使用者詢問問題，經開源的大型語言模型調用相對應的工具進行搜尋 Wikipedia 或是網路文章，再由大型語言模型根據開發者設定的固定格式進行資訊的整理輸出傳送到 Line 上。


llm-automation_example2
▋圖二：透過 n8n 即時監控資料夾，當資料夾有新增檔案時會將檔案傳送給大型語言模型 (例：deepseek-R1) 進行重點整理後輸出重點整理後的結果。
課程資訊
修業日期 2025 年 05 月 17 日、05 月 24 日、06 月 07 日，共 3 日。
上課方式 實體課程，上課時間為 9:00 – 17:00 ( 提供午餐 ) ，3 日共 21 小時。
上課地點 台灣人工智慧學校台北總校 | 新板金融大樓
地址：新北市板橋區中山路一段141號 14 樓
適合對象 對辦公室自動化及大型語言模型應用有興趣者 ( 無程式背景可 )
課程目標
  1. 深入理解 AI Agents 與 Agentic Workflow 的原理與應用場景。
  2. 掌握 n8n 軟體的基礎操作與進階功能。
  3. 學習如何將 AI Agents 整合至 n8n 工作流程中。
  4. 實際動手打造各種 AI 驅動的自動化應用。
  5. 提升在 AI 與自動化領域的專業技能。
課程內容
  1. 工作流程自動化實作 (13 小時)
    1. 自動化原理與 AI Agents (1 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 環境安裝部署 (1 小時)：助教/AIA 工程師
    3. AI Agents 實作 (2 小時)：助教/AIA 工程師
    4. 會議記錄資料整理 (3 小時)：助教/AIA 工程師
    5. Chat Bot Agent (3 小時)：助教/AIA 工程師
    6. 檢索增強生成簡介及實作 (3 小時)：助教/AIA 工程師
  2. 工作流程自動化進階應用 (8 小時)
    1. 代理式工作流程的概念 (1 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 特定情境問答機器人部署實作 (3 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 小組專題討論與實作 (3 小時)
    4. 分組專題成果發表 (1 小時)：助教/AIA 工程師
課程效益
  1. 提昇流程效率：透過代理式工作流程自動化重複任務，縮短流程時間，提高資源利用率。
  2. 強化應用層技術：學員將掌握 AI 代理與工作流程自動化技術，並應用於 n8n 平台，打造企業自動化流程的實務能力。
  3. 前瞻技術趨勢掌握：了解 AI 在代理整合層、跨平台協作的最新發展，為未來 AI 應用奠定基礎。
結業標準 學員需參與分組專題競賽，並於課程結束後方可領取數位完課證書。
學費標準
  1. 一般報名費用: 17,000 元
  2. 優惠方案:
    1. 校友優惠(15,300元/人)：本校校友，報名時填寫學號。
    2. 團體優惠(15,300元/人，三人以上)：報名時需一起完成線上報名，並由報名窗口發送郵件至 hi@aiacademy.tw 林小姐確認審核。
報名方式 本招生採網路報名，請於報名 截止日 2025 年 05 月 09 日前 上網填寫報名資料。請完整填寫報名表，以利完成審核程序。
註冊繳費
  1. 報名後會先收到一封【報名登記確認信】，待通過學校審核，系統會再寄發【報名及註冊的登記已可進行下一步報名作業】信件通知，請點選信件中的連結網址以完成報名及註冊繳費程序。
  2. 獲錄取者需於收到錄取通知後 3 天內 完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費，繳費方式可選擇線上金流 (刷卡) 或非線上金流 (轉帳)，若選擇非線上金流，系統會產生一組虛擬帳號，請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
  3. 未依規定辦理或逾期未註冊者，取消入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。
課前準備
  1. 建議課前先安裝軟體
  2. 請學員自備筆電，以便課程學習與小組專題實作。

    • 筆電記憶體建議 16GB 以上 ( 至少8GB )
    • 若為 Mac 必須配備 M1 晶片以上
課程照片
Photo 1
Photo 2
課程大綱

週次 課程大綱 教學內容
第一週 AI 代理（AI Agents）的定義與應用
  • 自動化與 AI Agents
  • 開源大型語言模型的基本知識與應用場景
  • 大型語言模型串接及部署
會議記錄資料整理
  • 檔案讀取
  • 地端語音轉文字
專題討論
  • 專題討論
第二週 Chat Bot Agent
  • 通訊軟體 (Discord, Slack, LINE) 的 Agent
RAG 檢索式增強生成實作
  • RAG 概念介紹
  • 相關應用模板介紹
專題討論
  • 專題討論
第三週 代理式工作流程（Agentic Workflow）設計
  • 代理式工作流程的概念
  • 特定情境問答機器人部署實作
專題實作討論與成果發表
  • 分組專題實作討論
  • 小組實作成果分享
注意事項
  1. 請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。
  2. 學員註冊繳費後若因各種原因無法繼續課程，得依本校退費辦法進行退費，恕不提供補課與延期。
  3. 上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。
  4. 錄取者如發現所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。
  5. 請詳閱課程資訊相關規定，學校保有修改、變更簡章及相關規定之權利。
  6. 請詳閱並同意
退費辦法

本課程退費時將酌收 10% 手續費，課程前十天內 (不含開課日) 不予退費。

退費時間 學費退還金額
2025年05月07日（含）之前可退費。 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。

請注意，由於課程前十天內不予退費，以上日期均不包括開課日。

課程大綱
立即報名

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]]> 大型語言模型實作中階班 (第一期)招生簡章 /admission-llmc-tp1/ Thu, 14 Nov 2024 07:38:40 +0000 https://aiacademy.tw/?p=20407 地端流程自動化 🚀建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提...

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地端流程自動化

大型語言模型實作初階班

🚀建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提升業務效率。💪👍🤝

課程大綱
立即報名

課程簡介

人工智慧技術迅猛發展的時代，AI 代理（AI Agents）和代理式工作流程（Agentic Workflow）正逐漸成為企業數位轉型的核心推動力。本課程專為希望深入了解這些前沿技術的學習者設計，旨在幫助使用者全面掌握 AI 代理與工作流程自動化的核心概念。

課程中，我們將深入探討如何利用 n8n 平台 —— 一個功能強大且開源的工作流程自動化工具，來實現實際應用。學習者將學會如何建立安全的自行托管 AI 工作流程，確保企業資料的安全性和隱私性，同時提升業務效率。

課程成果
▋展示影片：用 AI 深入分析股票，將技術分析與大型語言模型結合分析市場趨勢，如 NVIDIA、Apple、TSLA 和 TSMC，為投資者提供即時的市場洞察。

llm-automation_example
▋圖一：n8n 平台建置 AI Agent。使用者詢問問題，經開源的大型語言模型調用相對應的工具進行搜尋 Wikipedia 或是網路文章，再由大型語言模型根據開發者設定的固定格式進行資訊的整理輸出傳送到 Line 上。


llm-automation_example2
▋圖二：透過 n8n 即時監控資料夾，當資料夾有新增檔案時會將檔案傳送給大型語言模型 (例：deepseek-R1) 進行重點整理後輸出重點整理後的結果。
課程資訊
修業日期 2025 年 02 月 14 日、02 月 21 日，共 2 日。
上課方式 實體課程，上課時間為 9:00 – 17:00 ( 提供午餐 )，2日共 14 小時。
上課地點 台灣人工智慧學校台北總校 | 新板金融大樓
地址：新北市板橋區中山路一段141號 14 樓
適合對象 對辦公室自動化及大型語言模型應用有興趣者 ( 無程式背景可 )
課程目標
  1. 深入理解 AI Agents 與 Agentic Workflow 的原理與應用場景。
  2. 掌握 n8n 軟體的基礎操作與進階功能。
  3. 學習如何將 AI Agents 整合至 n8n 工作流程中。
  4. 實際動手打造各種 AI 驅動的自動化應用。
  5. 提升在 AI 與自動化領域的專業技能。
課程內容
  1. 工作流程自動化實作 (7 小時)
    1. 自動化原理與 AI Agents (1 小時)：助教/AIA 工程師
    2. AI Agents 實作 (3 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 檢索增強生成簡介及實作 (2 小時)：助教/AIA 工程師
    4. 小組專題討論與實作 (1 小時)：助教/AIA 工程師
  2. 工作流程自動化進階應用 (7 小時)
    1. 專題演講 (1.5 小時)
    2. 特定情境問答機器人部署實作 (3.5 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 小組專題討論與實作 (1 小時)
    4. 分組專題成果發表 (1小時)：助教/AIA 工程師
課程效益
  1. 提昇流程效率：透過代理式工作流程自動化重複任務，縮短流程時間，提高資源利用率。
  2. 強化應用層技術：學員將掌握 AI 代理與工作流程自動化技術，並應用於 n8n 平台，打造企業自動化流程的實務能力。
  3. 前瞻技術趨勢掌握：了解 AI 在代理整合層、跨平台協作的最新發展，為未來 AI 應用奠定基礎。
結業標準 學員需參與分組專題競賽，並於課程結束後方可領取數位完課證書。
學費標準
  1. 一般報名費用: 15,000 元
  2. 優惠方案:
    1. 校友優惠(13,500元/人)：本校校友，報名時填寫學號。
    2. 團體優惠(13,500元/人，三人以上)：報名時需一起完成線上報名，並由報名窗口發送郵件至 hi@aiacademy.tw 康小姐確認審核。
報名方式 本招生採網路報名，請於報名 截止日 2025 年 02 月 07 日前 上網填寫報名資料。請完整填寫報名表，以利完成審核程序。
註冊繳費
  1. 報名後會先收到一封【報名登記確認信】，待通過學校審核，系統會再寄發【報名及註冊的登記已可進行下一步報名作業】信件通知，請點選信件中的連結網址以完成報名及註冊繳費程序。
  2. 獲錄取者需於收到錄取通知後 3 天內 完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費，繳費方式可選擇線上金流 (刷卡) 或非線上金流 (轉帳)，若選擇非線上金流，系統會產生一組虛擬帳號，請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
  3. 未依規定辦理或逾期未註冊者，取消入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。
課前準備
  1. 建議課前先安裝軟體
  2. 請學員自備筆電，以便課程學習與小組專題實作。

    • 筆電記憶體建議 16GB 以上 ( 至少8GB )
    • 若為 Mac 必須配備 M1 晶片以上
課程照片
Photo 1
Photo 2
課程大綱
週次 課程大綱 教學內容
第一週 AI 代理（AI Agents）的定義與應用
  • 自動化與 AI Agents
  • 開源大型語言模型的基本知識與應用場景
  • 大型語言模型串接及部署
RAG 檢索式增強生成實作
  • RAG 概念介紹
  • 相關應用模板介紹
專題討論
  • 專題討論
第二週 代理式工作流程（Agentic Workflow）設計
  • 代理式工作流程的概念
  • 特定情境問答機器人部署實作
專題實作討論與成果發表
  • 分組專題實作討論
  • 小組實作成果分享
注意事項
  1. 請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。
  2. 學員註冊繳費後若因各種原因無法繼續課程，得依本校退費辦法進行退費，恕不提供補課與延期。
  3. 上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。
  4. 錄取者如發現所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。
  5. 請詳閱課程資訊相關規定，學校保有修改、變更簡章及相關規定之權利。
  6. 請詳閱並同意
退費辦法

本課程退費時將酌收 10% 手續費，課程前十天內 (不含開課日) 不予退費。

退費時間 學費退還金額
2025年02月04日（含）之前可退費。 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。

請注意，由於課程前十天內不予退費，以上日期均不包括開課日。

課程大綱
立即報名

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]]> 大型語言模型實作高階班 (第六期) 招生簡章 /admission-llmb-tp6/ Sat, 09 Aug 2025 13:03:00 +0000 https://aiacademy.tw/?p=20598 企業級 RAG & AI Agent 🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將...

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]]> @media screen and (min-width:980px) { .admissionPic { width: 50%; float: left; }

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企業級 RAG & AI Agent

大型語言模型實作進階班

🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI 應用。💪👍🤝

課程大綱
立即報名

課程簡介

基於上百家企業需求想要用大型語言模型建置企業內部的「企業大腦」，因各企業的資料有機敏性與獨特性，無法使用公開的大型語言模型。此外微調及部署大型語言模型服務有一定的門檻在，不論是在設備上、資料處理上、技術上等。

台灣人工智慧學校深知大型語言模型在當今 AI 領域的重要性，因此特別開設此課程。本課程旨在讓學員不只理解大型語言模型的基本原理，更透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI
應用。我們期望，透過這樣的完整培訓，能為未來的 AI 領域孕育更多的專業人才，共同推進這一革命性技術的進步。

課程成果


圖：學員專題成果，地端檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 串接資料庫進行資料檢索。
課程資訊
修業日期 2025 年 8 月 9 日(六)、 8 月 16 日(六)、8 月 24 日(日)、8 月 30 日(六)，共 4 週。
上課方式 實體課程，上課時間為 9:00 – 17:30 ( 提供午餐 ) ，4 週共 30小時。
上課地點 台灣人工智慧學校台北總校 | 新板金融大樓
地址：新北市板橋區中山路一段141號 14 樓
適合對象
  1. 具有 AI 基本知識的技術研發人員與主管 (具備 Python 程式能力)
  2. 本課程涵蓋程式實作及模型微調，授課將運用 LangChain 和 Huggingface 等工具包。學員需具備 Python 語言能力和機器學習基礎知識，無須參加入學考試。請先行評估個人程度再行報名。
課程目標
  1. 學習 4 大課程主題與方法：
    1. 理解大型語言模型
    2. 實作大型語言模型
    3. 實作問答機器人
    4. 大型語言模型部署
  2. 上機實作熟悉大語言模型的技術能力。
  3. 主題性的專題實作，培養專案實作的能力。
課程內容
  1. 理論知識 (3 小時)
    1. LLM 簡介 (3 小時)：專門領域教授
  2. 上機習作 (14 小時)
    1. 文字資料 (3.5 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 微調大型語言模型 (7 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 架設生成式 AI 平台 (0.5 小時)：助教/AIA 工程師
    4. 問答機器人 (3 小時)：助教/AIA 工程師
  3. 專題實作 (4 週，時數 5 小時)
    1. 專題實作引導 (4 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 專題成果分享 (1 小時)：助教/AIA 工程師
  4. 專題演講 (8 小時)
    1. 專題演講：2場專門領域教授、業界實務經驗專家
    2. 生成式 AI 平台
    3. 大型語言模型實作進階班優秀專題成果於課中分享
課程效益
  1. 能創建企業聊天機器人：
    1. 設計和開發能夠理解並回應企業內部查詢的聊天機器人。
    2. 實現機器人與公司資料庫的集成，以提供即時的查詢回應。
    3. 進行機器人效能測試並根據反饋進行優化。
  2. 能可微調開源大型語言模型：
    1. 選擇適合的開源大型語言模型並進行微調，以符合公司特定的需求和應用場景。
    2. 收集和整理適用於微調開源大型語言模型的業務相關資料集。
    3. 評估微調後的大型語言模型效能並進行必要的調整。
  3. 能部署地端大型語言模型程式：
    1. 架設和配置必要的部署架構，以在地端環境中運行大型語言模型。
    2. 確保模型部署的安全性和效能，包括資料保護和效能優化。
    3. 進行系統測試並解決任何出現的技術問題。
結業標準

須同時符合以下兩項條件，方可取得數位完課證書：

  1. 參與結業日隨班舉行的 AI 工程級認證：大型語言模型於行政任務應用
    （LLMs for Admin）價值 5,000 元。
  2. 參與 分組專題競賽。
學費標準
  1. 一般報名費用: 40,000 元
  2. 優惠方案:
    1. 校友優惠(32,000元/人)：本校校友，報名時填寫學號。
    2. 團體優惠(32,000元/人，三人以上)：報名時需一起完成線上報名，並由報名窗口發送郵件至
      hi@aiacademy.tw 林小姐確認審核。
    3. 初階班校友優惠(29,000元)：初階班結業，報名時填寫學號。
報名方式 本招生採網路報名，請於報名截止日 2025 年 7 月 28 日前 (含 7/28 當日) 上網填寫報名資料。請完整填寫報名表，以利完成審核程序。
註冊繳費
  1. 報名後會先收到一封【報名登記確認信】，待通過學校審核，系統會再寄發【報名及註冊的登記已可進行下一步報名作業】信件通知，請點選信件中的連結網址以完成報名及註冊繳費程序。
  2. 獲錄取者需於收到錄取通知後 3 天內 完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費，繳費方式可選擇線上金流 (刷卡)
    或非線上金流 (轉帳)，若選擇非線上金流，系統會產生一組虛擬帳號，請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
  3. 未依規定辦理或逾期未註冊者，取消入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。
課前準備
  1. 建議課前請有先備知識例如：Transformer, GPT, fine-tuning, Hallucinations 等。
    以下為參考閱讀文獻：

    1. Attention Is All You Need
    2. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
    3. Language Models are Unsupervised Multitask Learners
    4. Language models are few-shot learners
    5. Training language models to follow instructions with human feedback
    6. LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
    7. Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
    8. The Llama3 Herd of Models
    9. DeepSeek-V3 Technical Report
    10. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
  2. 課程有專題實作與呈現，建議準備網頁或PDF問答資料(網頁示例)用於微調大型語言模型。
  3. 請學員自備筆電，以便課程學習與小組專題實作。( 記憶體至少 16 GB 以上 )
  4. 上課環境使用 Google Colab

前幾期小組成果發表主題
營養師 AI 助手 交通貓貓機器人 保險 AI
經營資料分析與趨勢預測 ISO 27001 問答機器人 智慧型農業供應鏈系統
標快手!自由雙手 智慧探索公司智識庫 疾藥綜合系統
課程照片
Photo 1
Photo 2
Photo 3
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課程大綱
週次 課程大綱 教學內容
第一週 人工智慧到大型語言模型概論
  • 人工智慧與 LLM 概論
  • LLM 的道德議題、限制與風險
  • 相關實例分享
生成式 AI 平台 架設生成式 AI 平台
LangChain 概述
  • LangChain 介紹及應用
  • 基本 LangChain 套件使用
第二週 資料處理及連接
  • Data Connection
LangChain 使用及應用
  • Agent
  • Memory
  • Callback
企業案例應用 + 題目及解析
  • LangChain 實例解析
  • 使用 LangChain 實作相關企業案例
LangChain 與 RAG
  • 檢索增強 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 介紹
  • 使用 Langchain 實現 RAG
第三週 LLM 開源模型微調方式
  • 介紹開源 LLM 模型
  • 微調開源 LLM 模型
訓練效能框架與應用
  • PEFT (LoRA, QLoRA, PEFT) 參數微調方法
  • LLM 應用 (RAG & multimodal)
第四週 生成式 AI 產業應用
  • 智慧對話
  • 全面性的資訊服務
  • 相關實例分享
成果發表
注意事項
  1. 請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。
  2. 學員註冊繳費後若因各種原因無法繼續課程，得依本校退費辦法進行退費，恕不提供補課與延期。
  3. 上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。
  4. 錄取者如發現所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。
  5. 請詳閱課程資訊相關規定，學校保有修改、變更簡章及相關規定之權利。
  6. 請詳閱並同意
    1. 個資聲明
    2. 保密暨權益歸屬同意書
退費辦法
退費時間 學費退還金額
於當期課程開課日前15日 (含) 提出退費申請者
( ~2025/07/25 )		 全額退還已繳費用。
於當期課程開課日前 14 至當期課程開課當日開始前提出退費申請者
( 2025/07/26～2025/08/08 )		 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。
於當期課程開課當日起，且未達全期三分之一期間內提出退費申請者
( 2025/08/09～2025/08/19 )		 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。
於當期課程開課期間已達(含)全期三分之一以上提出退費申請者
( 2025/08/20～ )		 所收取之當期開班約定繳納費用得全數不予退還。

備註：本表所稱「開課日」、「全期三分之一」等日期，皆以本校當期課程行事曆規定之日期為判斷依據。

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]]> 大型語言模型實作高階班 (第五期) 招生簡章 /admission-llmb-tp5/ Thu, 08 Aug 2024 02:33:30 +0000 https://aiacademy.tw/?p=20383 🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI...

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大型語言模型實作進階班

🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI 應用。💪👍🤝

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課程簡介

基於上百家企業需求想要用大型語言模型建置企業內部的「企業大腦」，因各企業的資料有機敏性與獨特性，無法使用公開的大型語言模型。此外微調及部署大型語言模型服務有一定的門檻在，不論是在設備上、資料處理上、技術上等。

台灣人工智慧學校深知大型語言模型在當今 AI 領域的重要性，因此特別開設此課程。本課程旨在讓學員不只理解大型語言模型的基本原理，更透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI
應用。我們期望，透過這樣的完整培訓，能為未來的 AI 領域孕育更多的專業人才，共同推進這一革命性技術的進步。

課程成果


圖：學員專題成果，地端檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 串接資料庫進行資料檢索。
課程資訊
修業日期 2025 年 2 月 15 日、 2 月 22 日、3 月 8 日、3 月 15 日，每週六，共 4 週。
上課方式 實體課程，上課時間為 9:00 – 17:30 ( 提供午餐 ) ，4 週共 30小時。
上課地點 台灣人工智慧學校台北總校 | 新板金融大樓
地址：新北市板橋區中山路一段141號 14 樓
適合對象
  1. 具有 AI 基本知識的技術研發人員與主管 (具備 Python 程式能力)
  2. 本課程涵蓋程式實作及模型微調，授課將運用 LangChain 和 Huggingface 等工具包。學員需具備 Python 語言能力和機器學習基礎知識，無須參加入學考試。請先行評估個人程度再行報名。
課程目標
  1. 學習 4 大課程主題與方法：
    1. 理解大型語言模型
    2. 實作大型語言模型
    3. 實作問答機器人
    4. 大型語言模型部署
  2. 上機實作熟悉大語言模型的技術能力。
  3. 主題性的專題實作，培養專案實作的能力。
課程內容
  1. 理論知識 (3 小時)
    1. LLM 簡介 (3 小時)：專門領域教授
  2. 上機習作 (14 小時)
    1. 文字資料 (3.5 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 微調大型語言模型 (7 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 架設生成式 AI 平台 (0.5 小時)：助教/AIA 工程師
    4. 問答機器人 (3 小時)：助教/AIA 工程師
  3. 專題實作 (4 週，時數 5 小時)
    1. 專題實作引導 (4 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 專題成果分享 (1 小時)：助教/AIA 工程師
  4. 專題演講 (8 小時)
    1. 專題演講：2場專門領域教授、業界實務經驗專家
    2. 生成式 AI 平台
    3. 大型語言模型實作進階班優秀專題成果於課中分享
課程效益
  1. 能創建企業聊天機器人：
    1. 設計和開發能夠理解並回應企業內部查詢的聊天機器人。
    2. 實現機器人與公司資料庫的集成，以提供即時的查詢回應。
    3. 進行機器人效能測試並根據反饋進行優化。
  2. 能可微調開源大型語言模型：
    1. 選擇適合的開源大型語言模型並進行微調，以符合公司特定的需求和應用場景。
    2. 收集和整理適用於微調開源大型語言模型的業務相關資料集。
    3. 評估微調後的大型語言模型效能並進行必要的調整。
  3. 能部署地端大型語言模型程式：
    1. 架設和配置必要的部署架構，以在地端環境中運行大型語言模型。
    2. 確保模型部署的安全性和效能，包括資料保護和效能優化。
    3. 進行系統測試並解決任何出現的技術問題。
結業標準 學員需參與分組專題競賽，並於課程結束後方可領取數位完課證書。
學費標準
  1. 一般報名費用: 40,000 元
  2. 優惠方案:
    1. 校友優惠(32,000元/人)：本校校友，報名時填寫學號。
    2. 團體優惠(32,000元/人，三人以上)：報名時需一起完成線上報名，並由報名窗口發送郵件至
      hi@aiacademy.tw 林小姐確認審核。
    3. 初階班校友優惠(29,000元)：初階班結業，報名時填寫學號。
報名方式 本招生採網路報名，請於報名截止日 2025 年 2 月 3 日前 (含 2/3 當日) 上網填寫報名資料。請完整填寫報名表，以利完成審核程序。
註冊繳費
  1. 報名後會先收到一封【報名登記確認信】，待通過學校審核，系統會再寄發【報名及註冊的登記已可進行下一步報名作業】信件通知，請點選信件中的連結網址以完成報名及註冊繳費程序。
  2. 獲錄取者需於收到錄取通知後 3 天內 完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費，繳費方式可選擇線上金流 (刷卡)
    或非線上金流 (轉帳)，若選擇非線上金流，系統會產生一組虛擬帳號，請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
  3. 未依規定辦理或逾期未註冊者，取消入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。
課前準備
  1. 建議課前請有先備知識例如：Transformer, GPT, fine-tuning, Hallucinations 等。
    以下為參考閱讀文獻：

    1. Attention Is All You Need
    2. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
    3. Language Models are Unsupervised Multitask Learners
    4. Language models are few-shot learners
    5. Training language models to follow instructions with human feedback
    6. LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
    7. Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
    8. The Llama3 Herd of Models
  2. 課程有專題實作與呈現，建議準備網頁或PDF問答資料(網頁示例)用於微調大型語言模型。
  3. 請學員自備筆電，以便課程學習與小組專題實作。( 記憶體至少 16 GB 以上 )
  4. 上課環境使用 Google Colab

前幾期小組成果發表主題
營養師 AI 助手 交通貓貓機器人 保險 AI
經營資料分析與趨勢預測 ISO 27001 問答機器人 智慧型農業供應鏈系統
標快手!自由雙手 智慧探索公司智識庫 疾藥綜合系統
課程照片
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課程大綱
週次 課程大綱 教學內容
第一週 人工智慧到大型語言模型概論
  • 人工智慧與 LLM 概論
  • LLM 的道德議題、限制與風險
  • 相關實例分享
生成式 AI 平台 架設生成式 AI 平台
LangChain 概述
  • LangChain 介紹及應用
  • 基本 LangChain 套件使用
第二週 資料處理及連接
  • Data Connection
LangChain 使用及應用
  • Agent
  • Memory
  • Callback
企業案例應用 + 題目及解析
  • LangChain 實例解析
  • 使用 LangChain 實作相關企業案例
LangChain 與 RAG
  • 檢索增強 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 介紹
  • 使用 Langchain 實現 RAG
第三週 LLM 開源模型微調方式
  • 介紹開源 LLM 模型
  • 微調開源 LLM 模型
訓練效能框架與應用
  • PEFT (LoRA, QLoRA, PEFT) 參數微調方法
  • LLM 應用 (RAG & multimodal)
第四週 生成式 AI 產業應用
  • 智慧對話
  • 全面性的資訊服務
  • 相關實例分享
成果發表
注意事項
  1. 請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。
  2. 學員註冊繳費後若因各種原因無法繼續課程，得依本校退費辦法進行退費，恕不提供補課與延期。
  3. 上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。
  4. 錄取者如發現所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。
  5. 請詳閱課程資訊相關規定，學校保有修改、變更簡章及相關規定之權利。
  6. 請詳閱並同意
    1. 個資聲明
    2. 保密暨權益歸屬同意書
退費辦法
退費時間 學費退還金額
於當期課程開課日前15日 (含) 提出退費申請者
( ~2025/02/03 )		 全額退還已繳費用。
於當期課程開課日前 14 至當期課程開課當日開始前提出退費申請者
( 2025/02/03～2025/02/14 )		 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。
於當期課程開課當日起，且未達全期三分之一期間內提出退費申請者
( 2025/02/15～2025/02/24 )		 應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。
於當期課程開課期間已達(含)全期三分之一以上提出退費申請者
( 2025/02/25～ )		 所收取之當期開班約定繳納費用得全數不予退還。

備註：本表所稱「開課日」、「全期三分之一」等日期，皆以本校當期課程行事曆規定之日期為判斷依據。

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]]> 大型語言模型實作初階班 (第四期) 招生簡章 /admission-llma-tw4/ Wed, 03 Apr 2024 10:44:59 +0000 https://aiacademy.tw/?p=19616 🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI...

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大型語言模型實作初階班

🚀透過上機實作教學和專題實作導引，熟練地將這些技術應用於實際問題中，開發出具有價值的 AI 應用。💪👍🤝

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課程簡介

您是否曾經為了重複性的辦公室工作而感到煩悶？您是否想要利用最新的人工智慧技術來提升您的工作品質和效率？如果您的答案是肯定的，您一定要了解「辦公室流程自動化」和「大型語言模型」協作的優勢。

  1. 辦公室流程自動化(RPA)

    • – 使用軟體機器人執行重複性任務
    • – 包括填寫表單、發送電子郵件、處理文件等
    • – 可減少錯誤、節省時間、降低成本、提升生產力
  2. 大型語言模型(LLM)

    • – 利用深度學習理解和生成自然語言
    • – 能處理翻譯、摘要撰寫、對話、創作等任務
    • – 提升語言技能、創新能力、溝通效果和競爭優勢

  3. RPA 與 LLM 融合的優勢

    • – 使用 LLM 設計和優化辦公室流程
    • – 讓機器人更準確執行指定任務
    • – 使用機器人呼叫 LLM 加速語言相關工作
課程成果


圖：Make 自動化串接成果示例。
課程資訊
修業日期

週三班：2024 年 07 月 03 日及 07 月 10 日，共 2 日。
週六班：2024 年 07 月 06 日及 07 月 13 日，共 2 日。

請注意，LLM初階班（週三班、週六班）因為包含分組專題活動，一旦選定上課日期後無法更改。請於選課前謹慎考慮，確認自己的行程是否符合上述日期。備註: 若每班不足30人得延期或併班。校方保留調整班級安排之權利。
上課方式 實體課程，上課時間為 9:00 – 17:00 ( 提供午餐 ) ，2週共 14小時。
上課地點 台灣人工智慧學校台北總校 | 新板金融大樓
地址：新北市板橋區中山路一段141號 14 樓
適合對象 對辦公室自動化及大型語言模型應用有興趣者 ( 無程式背景可 )
課程目標
  1. 了解大型語言模型的原理和功能
  2. 熟悉 ChatGPT 的提問技巧和延伸應用
  3. 學會用 ChatGPT 結合其他工具自動化工作流程
  4. 探索開源大型語言模型的特色和應用
  5. 建立適用特定場景的聊天機器人
課程內容
  1. ChatGPT基礎及延伸應用 (5 小時)
    1. ChatGPT 高效問答術 (2 小時)：助教/AIA 工程師
    2. ChatGPT 實用擴充元件(1.5小時)：助教/AIA 工程師
    3. ChatGPT 應用程式(1.5小時)：助教/AIA 工程師
  2. ChatGPT工作流程自動化實作 (5 小時)
    1. 自動化原理與相關工具介紹(1.5小時)：助教/AIA 工程師
    2. ChatGPT 流程自動化(2小時)：助教/AIA 工程師
    3. 小組專題討論與實作(1.5小時)
  3. 開源大型語言模型應用實作 (4 小時)
    1. 認識開源大型語言模型 (0.5 小時)：助教/AIA 工程師
    2. 特定情境問答機器人部署實作 (2 小時)：助教/AIA 工程師
    3. 分組專題成果發表(1.5小時)：助教/AIA 工程師
課程效益
  1. 能善用 ChatGPT、Claude 、Gemini 等聊天機器人協作日常任務
  2. 打造結合大型語言模型的辦公室工作流程自動化專案- AI 客服管理工具
  3. 能運用自帶資料輔助大型語言模型，打造符合個人需求或公司特定應用情境的 AI 助理
  4. 能了解如何將問答機器人部署為應用程式介面
  5. 透過小組專題實作與成果分享，增進專題實作能力
學費標準
  1. 一般報名費用: 15,000 元
  2. 優惠方案:
    1. 校友優惠(13,500元/人)：本校校友，報名時填寫學號。
    2. 團體優惠(13,500元/人，三人以上)：報名時需一起完成線上報名，並由報名窗口發送郵件至 hi@aiacademy.tw 林小姐確認審核。
報名方式 本招生採網路報名，請於報名截止日 2024 年 6 月 24 日前 上網填寫報名資料。請完整填寫報名表，以利完成審核程序。
註冊繳費
  1. 報名後會先收到一封【報名登記確認信】，待通過學校審核，系統會再寄發【報名及註冊的登記已可進行下一步報名作業】信件通知，請點選信件中的連結網址以完成報名及註冊繳費程序。
  2. 獲錄取者需於收到錄取通知後 3 天內 完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費，繳費方式可選擇線上金流 (刷卡) 或非線上金流 (轉帳)，若選擇非線上金流，系統會產生一組虛擬帳號，請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
  3. 未依規定辦理或逾期未註冊者，取消入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。
課前準備
  1. 建議課前先使用gmail信箱註冊以下平台
  2. 建議課前先安裝軟體
  3. 請學員自備筆電，以便課程學習與小組專題實作。

    • 筆電記憶體建議 16GB 以上 ( 至少8GB )
    • 若為 Mac 必須配備 M1 晶片以上
前幾期小組成果發表主題
年節賀卡圖片生成推播 專案績效 AI 評分管理系統 旅遊行程規劃推播
法人金融報告流程自動化 課程滿意度問卷流程自動化 房屋建案資訊推播與問答
語音檔轉會議紀錄自動化 早安詩小話家 郵件內容條列整理推播
長輩圖新聞 Provider 可愛喵喵天氣推播 LINE 工作群請假/外出系統
快速依據圖片建立文案 AI 命理大師 在職進修課程推薦系統
課程照片
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課程大綱
週別 課程主題 內容大綱
第一週 ChatGPT 高效問答術 (Prompt engineering)
  • 了解 LLM 的基本概念
  • 學習 LLM 的使用時機和方法
  • 讓 ChatGPT 角色扮演，得到更高品質的回應
  • 用模板和例子指導 ChatGPT，讓它執行你的任務
    • Custom Instructions
  • 用多個提示讓 ChatGPT 做更深的推理
    • Few shot prompting
    • Chain of Thought prompt(思維鏈推理)
    • Chaining Prompts(多個提示鏈)
    • Tree-of Thought
辦公室流程自動化
  • ChatGPT輔助辦公室工作流程
  • 辦公室流程自動化實作
雲端、本機端LLM模型應用
  • 開源 LLM 模型介紹
  • 雲端聊天機器人體驗
  • 地端LLM模型應用
專題討論
  • 專題討論
第二週 RPA應用程式介面
  • RPA概念介紹
  • RPA工具- Make 操作應用
  • 專題實作1-ChatGPT + Make + Line 流程自動化
RPA應用程式介面
  • 專題實作2-ChatGPT + Make + Line 流程自動化
運用 LLM 互動式介面工具
  • 雲端使用 LLM 模型開發客服機器人
  • RAG實作
專題實作討論與成果發表
  • 分組專題實作討論
  • 小組實作成果分享
注意事項
  1. 請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。
  2. 學員註冊繳費後若因各種原因無法繼續課程，得依本校退費辦法進行退費，恕不提供補課與延期。
  3. 上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。
  4. 錄取者如發現所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。
  5. 請詳閱課程資訊相關規定，學校保有修改、變更簡章及相關規定之權利。
  6. 請詳閱並同意保密暨權益歸屬同意書。
退費辦法

本課程退費時將酌收 10% 手續費，課程前十天內 (不含開課日) 不予退費。

第四期開課班別 退費時間
週三班 2024年06月23日（含）之前可退費。
週六班 2024年06月26日（含）之前可退費。

請注意，由於課程前十天內不予退費，以上日期均不包括開課日。

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