Python AI Masterclass
Python AI 辦公室應用與深度學習大師班
將 AI 融入日常辦公數據，從經典分類器到 Transformer 革命。
本課程專為希望將最前沿 AI 技術應用於日常工作的專業人士設計，涵蓋從機器學習理論到大語言模型架構的深度實踐。
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課程介紹
在 AI 時代，掌握如何將人工智能技術與日常辦公數據結合，是提升競爭力的關鍵。本課程將帶領學員深入 AI 的核心，從基礎的監督與無監督學習出發，學習 KNN 等分類器的實際應用。我們將探討神經網絡訓練中的進階問題，如過擬合與梯度消失，並提供專業的解決方案。課程的亮點在於深度解析 Transformer 架構——這正是 ChatGPT 等現代 AI 的基石。學員將學習如何利用這些技術處理日常辦公中的繁瑣任務，實現真正的 AI 辦公自動化。
課程大綱 (共8小時)
第1堂：機器學習核心與分類器實戰 (2小時)
• 監督學習 (Supervised) 與 無監督學習 (Unsupervised) 解析
• 經典分類器應用：KNN (K-Nearest Neighbors) 詳解
• 數據集切分藝術：如何科學劃分 Train / Val / Test Set
• 實例：使用 KNN 進行辦公室自動化分類任務
第2堂：深度學習優化與神經網絡訓練 (2小時)
• 人工神經網絡 (ANN) 訓練核心概念：權重更新與損失函數
• 解決模型痛點：過擬合 (Overfitting) 與 梯度消失 (Gradient Vanishing)
• 處理技巧：Dropout, Batch Norm 與優化器選擇
• 實例：優化辦公室預測模型，解決泛化能力不足問題
第3堂：Transformer 革命與架構解析 (2小時)
• 為什麼是 Transformer？從 RNN/CNN 到 Attention 的演進
• Transformer 核心組件：Self-Attention 與 Encoder-Decoder 架構
• 大語言模型 (LLM) 的基礎工作原理
• 實例：解析 Transformer 在文本處理中的絕對優勢
第4堂：AI 在辦公室數據中的場景應用 (2小時)
• Transformer 在日常辦公中的具體應用場景（摘要、自動回覆、情感分析）
• 使用預訓練模型解決特定領域問題 (Fine-tuning 概念)
• 實戰：構建一個基於 AI 的自動化辦公助手，處理海量日常文檔
適合希望深入了解 AI 底層原理、掌握深度學習優化技巧，並應用於實際辦公場景的學員