自強課程
課程名稱
微調(Fine-Tuning)技術實戰:大型語言模型的定制化與應用
熱烈招生中
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課程代碼:
14W313
上課時間:
114/5/11、5/18,星期日,9:00-16:00,共二週12小時。
上課時數:
12 小時
課程費用:
10000元
(符合超值優惠價格者需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
超值優惠:
- VIP企業會員價:VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
- 會員優惠價: 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 8500 元
- 團報價方案:會員2人同行,可享同行價 8000 元(須於課前告知)
- 會員紅利折抵:本課程歡迎使用紅利折抵,最高可使用 200 點
課程目標:
1. 理解微調的基本概念與技術原理。
2. 掌握微調大型語言模型的實作方法與流程。
3. 了解微調技術在商業中的實際應用與重要性。
4. 預測微調技術的未來發展趨勢,為進一步研究提供指引。
2. 掌握微調大型語言模型的實作方法與流程。
3. 了解微調技術在商業中的實際應用與重要性。
4. 預測微調技術的未來發展趨勢,為進一步研究提供指引。
課程特色:
1. 實務導向: 結合理論與實作,深入淺出地講解微調技術。
2. 多元案例: 探討微調技術在不同領域的應用實例。
3. 最新工具: 介紹 Fine-Tuning 最新微調工具的使用方法。
2. 多元案例: 探討微調技術在不同領域的應用實例。
3. 最新工具: 介紹 Fine-Tuning 最新微調工具的使用方法。
修課條件:
1. 基礎要求: 具備基本的人工智慧與自然語言處理知識。
2. 適合對象: AI 開發者、資料科學家、技術經理,以及對微調技術有興趣的從業人員。
2. 適合對象: AI 開發者、資料科學家、技術經理,以及對微調技術有興趣的從業人員。
課程大綱:
1. 微調技術的起源與基本概念
1-1 微調的定義與背景
1-2 微調在人工智慧發展中的角色與重要性
1-3 微調與預訓練模型的關係
2. 微調技術的原理與方法
2-1 全微調(Full Fine-Tuning)與參數高效微調(Parameter-Efficient Fine-Tuning)的比較
2-2 LoRA(Low-Rank Adaptation)技術介紹
2-3 使用 Fine-Tuning 工具 進行模型微調的實作步驟
3. 微調技術的應用與案例分析
3-1 微調在企業專屬模型中的應用
3-2 微調技術在不同領域的實際案例分享
3-3 成功微調後的商業實務運用
4. 微調技術的未來發展與趨勢
4-1 微調技術的最新研究方向
4-2 微調在大型語言模型中的重要性與不可或缺性
4-3 非 AI 工程背景人士進入 AI 產業的途徑與建議
1-1 微調的定義與背景
1-2 微調在人工智慧發展中的角色與重要性
1-3 微調與預訓練模型的關係
2. 微調技術的原理與方法
2-1 全微調(Full Fine-Tuning)與參數高效微調(Parameter-Efficient Fine-Tuning)的比較
2-2 LoRA(Low-Rank Adaptation)技術介紹
2-3 使用 Fine-Tuning 工具 進行模型微調的實作步驟
3. 微調技術的應用與案例分析
3-1 微調在企業專屬模型中的應用
3-2 微調技術在不同領域的實際案例分享
3-3 成功微調後的商業實務運用
4. 微調技術的未來發展與趨勢
4-1 微調技術的最新研究方向
4-2 微調在大型語言模型中的重要性與不可或缺性
4-3 非 AI 工程背景人士進入 AI 產業的途徑與建議
課程師資:
自強基金會 李老師
現任:
國立清華大學 智慧製造跨院學程 合聘講師
專長領域:
人工智慧專利識別、區塊鏈、資訊系統開發、大數據、數位匯流、雲端系統、行動商務系統開發、物件辨識、多媒體資訊檢索、語音合成與辨識、自動作曲與編曲、系統分析設計/模組化開發
現任:
國立清華大學 智慧製造跨院學程 合聘講師
專長領域:
人工智慧專利識別、區塊鏈、資訊系統開發、大數據、數位匯流、雲端系統、行動商務系統開發、物件辨識、多媒體資訊檢索、語音合成與辨識、自動作曲與編曲、系統分析設計/模組化開發
主辦單位:
財團法人自強工業科學基金會
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學員須知:
注意事項