生成式AI與大型語言模型應用班：從Python基礎到NVIDIA DLI認證

Course Introduction

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完成本課程後，學員預期能夠：

  • 了解生成式 AI 與大型語言模型（LLMs）的基本概念與發展脈絡。
  • 熟悉 Python 基本語法與常用套件，在雲端環境中進行資料處理與 AI 實作。
  • 能操作 Hugging Face Transformers，建立任務導向之 NLP / LLM 工作流程。
  • 認識 Transformer、Encoder / Decoder、Seq2Seq、多模態等關鍵架構與應用。
  • 利用 LangChain 等 Orchestration 工具設計簡單的 Agent 與工具呼叫流程。
  • 完成 NVIDIA DLI 認證課程之期末實作與評量，取得官方結業證書。

本課程為 NVIDIA DLI 校園大使（Campus Ambassador）合作課程，適用對象為：

  • 具正式學籍之學生（大學部、碩士班、博士班、在職專班、EMBA）。
  • 對生成式 AI、大型語言模型（LLMs）與實務應用有興趣的學員。
  • 希望取得 NVIDIA DLI 官方結業認證者。

【Part A：AI 與 Python Recap 基礎模組（5 小時）】

  • A-1 課程導論與 DLI 認證介紹（0.5 小時）
    • 課程結構與評量方式說明
    • NVIDIA DLI 認證類型、取得方式與應用情境
    • 校園大使方案與雲端平台免費使用說明
  • A-2 生成式 AI 與 LLM 觀念總整理（1.5 小時）
    • 從傳統 ML / DL 到 Transformer 與 LLM 的演進
    • Token、Embedding、Attention 的直覺說明
    • LLM 在校園與企業應用案例（客服、知識庫、文件摘要等）
  • A-3 Python 核心語法與常用套件 Recap（1.5 小時）
    • 從循序程式到全物件導向程式設計
    • list, tuple, dict資料型別
    • Numpy, Keras, PyTorch介紹
    • 使用 requests 呼叫 API 的基本概念
  • A-4 Hugging Face 與 LLM 實作暖身（1.5 小時）
    • Hugging Face 生態系（Models / Datasets / Spaces）介紹
    • 使用 pipeline 完成情緒分析、分類、問答或摘要
    • 說明後續 DLI 模組使用之雲端環境與操作流程

【Part B：NVIDIA DLI 認證模組（7 小時）】

  • B-1 Course Introduction（30 分鐘）
    • Workshop 議程與主題
    • 介紹 HuggingFace 與 Transformers
    • 討論 LLM 如何強化企業與學術應用
  • B-2 Transformers and LLMs（60 分鐘）
    • 從深度學習概念引出 Transformer 架構
    • Tokenizers、Embeddings、Attention 機制
    • LLM 的輸入與輸出流程
  • B-3 Task-Specific Pipelines（30 分鐘）
    • Encoder 模型於不同 NLP 任務上的應用
    • 輕量模型在嵌入、分類、子集合篩選與零樣本預測的使用
  • B-4 Seq2Seq with Decoders（60 分鐘）
    • GPT 類 Decoder 模型與自回歸生成
    • Encoder-Decoder 架構在翻譯與 few-shot 任務中的應用
  • B-5 Multimodal Architectures（60 分鐘）
    • 整合文字、圖片、音訊的多模態工作流程
    • CLIP、多模態問答、文字生圖（Diffusion）的概念示範
  • B-6 Scaling Text Generation（60 分鐘）
    • LLM 推論與部署的效能挑戰
    • 企業級部署策略，擴展至大量資料與使用者
  • B-7 Orchestration and Agentics（60 分鐘）
    • 介紹 LangChain 與 agentic workflows
    • tool-calling 與標準應用 / 資料的整合
  • B-8 Final Assessment & Review（45 + 15 分鐘）
    • 實作一個整合文字生成、多模態與 agentic orchestration 的 LLM 應用
    • 回顧重點與 Q&A，完成線上評量與問卷，取得 DLI 證書
  • 兩天課程(共12小時)
    • Part A：AI 與 Python Recap 基礎模組 – 5 小時
    • Part B：NVIDIA DLI 認證模組（Rapid Application Development with LLMs）– 7 小時
  • 收費金額：待定.
  • 有正式學籍的學員於課程期間可免費使用 NVIDIA DLI 雲端平台進行實作；若無則需額外支付雲端 GPU 使用費。
請洽陳先生 03-422-7151#66602 或來信 ncu_erp5@mgt.ncu.edu.tw
  • 線上進行課程報名並收信確認報名資訊。
  • 確定開班後以郵件通知繳費。
  • 課程3日前寄發課前通知郵件。
  • 中心得保留修訂課程及未達最低開課人數時取消課程之權利。
  • 退費說明：
    • 實際開課日前第30日以前要求退費者，可全額退還。
    • 實際開課日前第29日至前第1日，退還費用總額百分之九十。
    • 實際開課日後但未逾全期(或總課程時數)三分之一者，應退還費用總額百分之五十。
    • 實際開課日後已逾全期(或總課程時數)三分之一者，得全數不予退還。
    • 因故未能開班上課，則全額退還已繳費用。
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