在本課程中，您將會探索生成式人工智慧 (生成式 AI) 應用程式生命週期，其中包括以下內容：
- 定義商業使用案例
- 選取基礎模型 (FM)
- 改善 FM 的效能
- 評估 FM 的效能
- 部署及其對業務目標的影響
本課程是生成式 AI 課程的入門，其中深入探討使用提示詞工程、檢索增強生成 (RAG) 和微調來自訂 FM 的相關概念。
- 課程等級：基礎
- 課程時長：1 小時
注意：本課程具有本地化的註釋/字幕。旁白保留英語。要顯示字幕，請按一下播放器右下角的 CC 按鈕。
活動
本課程包括互動元素、影片、文字指令和說明性圖形。
課程目標
在本課程中，您將學習如何進行下列事項：
- 識別選取準則以選擇預先訓練模型。
- 定義檢索增強生成 (RAG) 並描述其業務應用程式。
- 說明基礎模型自訂各種方法的成本取捨。
- 了解代理程式在多步驟任務中的角色。
- 了解評估基礎模型效能的方法。
- 識別相關指標以評估基礎模型效能。
目標對象
本課程適用於下列對象：
- 對機器學習與人工智慧感興趣的個人，與特定工作角色無關
- 有意參加 AWS 認證 AI 從業人員認證考試的個人
先決條件
開發生成式 AI 解決方案屬於一個系列課程的一部分，旨在建立對於人工智慧、機器學習和生成式 AI 的基礎知識。如果您尚未完成，建議您完成以下兩個課程：
- 機器學習與人工智慧的基礎
- 探索人工智慧使用案例和應用程式
課程大綱
第 1 節
- 第 1 課：如何運用本課程
第 2 節：簡介
- 第 2 課：課程概觀
- 第 3 課：生成式 AI 應用程式生命週期
第 3 節：定義使用案例
- 第 4 課：定義使用案例
第 4 節：選取基礎模型
- 第 5 課：選取 FM
- 第 6 課：知識檢測
第 5 節：改善效能
- 第 7 課：改善 FM 的效能
- 第 8 課：知識檢測
第 6 節：評估結果
- 第 9 課：評估 FM
- 第 10 課：知識檢測
第 7 節：部署
- 第 11 課：部署應用程式
第 8 節：結論
- 第 12 課：課程總結
- 第 13 課：資源
- 第 14 課：聯絡我們
