提示工程可讓您輕鬆又有效地提高大型語言模型 (LLM) 的功能。掌握一套強大的提示工程工具包，您就能自訂 LLM 行為來執行多種任務，不論模型規模大小都能從中獲得更多效益。
在本課程中，您將實際操作 LLaMA-2 模型並對其進行提示工程，使其能夠分析文件、生成文字，還能成為 AI 助理。
課程進入點：https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-12+V1
【課程特色】
1. 疊代式提示開發（Iterative Prompt Development）
對一組簡單的提示進行迭代式最佳話化，您將熟悉 Transformers pipeline 及本課程將使用的 LLaMA-2 模型，並學習精確提示詞的重要性。
2. Star Bikes 產品評論分析師（Star Bikes Product Review Analyst）
為一家虛構的自行車公司建立一個 AI 驅動的文件分析工具，並學習如何進行少樣本學習（few-shot learning）。
3. Star Bikes 行銷文案生成器（Star Bikes Marketing Copy Generator）
建立一個 AI 驅動的行銷文案生成工具，並學習如何提供並運用系統上下文。
4. 隨機個性（Random Personas）
學習如何啟用抽樣與控制模型的溫度參數，藉此產生獨特的 AI 人格。
5. 聊天機器人（Chatbot）
建立一個能保留對話歷史的聊天機器人，提升使用者的互動體驗。
6. Star Bikes AI 助理
開發一個 AI 助理，幫助客戶挑選最適合的自行車，並學習如何處理模型的標記數量限制。
【學習目標】
完成本課程後，您將能夠：
- 持續寫出精準的提示，使 LLM 行為符合您的意圖
- 運用系統訊息來達到更好的效果
- 透過單樣本與多樣本提示工程技術來指引 LLM
- 將回應歷史記錄整合到 LLM 上下文，藉此建立一個聊天機器人
【課表】
課程細節：
1. 技術難度 - 初學者
2. 課程先修條件：
本課程主要針對熟悉與大型語言模型互動（例如使用 ChatGPT）但尚未以程式設計方式廣泛使用 LLM 的 Python 開發人員。
如果您熟悉大型語言模型的基礎知識，那麼您會略有優勢，但這並不是您從本課程中獲得很多知識的硬性要求。
在本課程中，我們的目標是實用，並且優先考慮開發而不是理論。當需要時，我們會盡可能輕鬆地深入研究概念和理論。
3. 課程中會使用NVIDIA雲端平台進行操作教學，請自備可上網的筆記型電腦。
4. 本課程不進行考試，課後不提供證書。
＊為提升教學品質，本課程只收18位學員，並安排多位助教帶領學員解決問題，人數有限，報名要快！
【講師介紹】
曾吉弘博士
曾吉弘博士為CAVEDU教育團隊共同創辦人、MIT App Inventor master trainer。致力於推廣機器人教育與maker活動，在台灣各地辦理諸多講座與礎教學研習。
CAVEDU教育團隊於2008年成立，積極推廣及推動機器人科技相關的教育課程，像是：嵌入式系統、大數據分析、AI，都有提供相關的教學與諮詢服務。
熱愛教育的曾吉弘，目前也擔任台科大資工的兼任助理教授與 NVIDIA Jetson AI 大使。曾多次擔任全國技能競賽（物聯網、機器人）裁判。
【活動資訊】
►主辦單位：MakerPRO、CAVEDU教育團隊
►上課地點：台北市中正區寧波東街1號4樓（CAVEDU/近捷運中正紀念堂站）
►時間：2025年3月11日 10:00-17:00（9:40開始報到，午餐自理）
►聯絡方式：sherry.yang@makerpro.cc；(02)23679308楊小姐日
►注意事項：
- 報名成功後會活動通會發送EMAIL通知；活動前會再發EMAIL提醒，麻煩留意並準時報到。
- 主辦單位保留是否受理報名、解釋活動與變更活動的一切權利。
- 參加者如因非本單位所致之因素，而不能參加活動，2025年3月12日（含12日）前通知本單位取消，費用將扣除金融機構匯費後退還。2025年3月12日後才通知本單位，或當日曠課，恕不退費。
- 如遇不克抗力之因素，如政府命令或氣候影響，本課程得改採延期或取消，若取消費用將扣除金融機構匯費後退還。
- 請於報名表中正確填寫發票資料，開課當天會開立好發票提供。
