Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)

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