Udemy線上課程 生成式AI程式開發部署實戰 講師:Mark Chen 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
課程緣起
隨著人工智慧技術的迅速發展，越來越多的系統與應用程式開始採用大型語言模型（LLM）作為其核心的技術之一。
本課程旨在提供一個從零開始到精通的指南，教授學員如何使用Python設計和開發一個簡易的LLM程式。
透過本課程，學員將學習如何使用現代的CI/CD pipeline from GitHub 進行LLM後端程式測試，並使用Hugging Face Space 部署程式。
本課程針對希望為自己的應用程式建立一個基於LLM的聊天機器人的軟體工程師和開發人員。
需要具備基本的Python知識。
參與者需要擁有Hugging Face 訂閱、GitHub 帳戶、OpenAI API 訂閱、Visual Studio Code、Python 3.9或更高版本以及安裝了Pip。
本課程涵蓋了多個主題，包括人工智慧和大型語言模型的基礎知識，使用FastAPI構建LLM後端，設置開發環境，使用Docker進行容器化，使用GitHub Actions實現CI/CD流程，以及使用狀態頁面監控人工智慧應用程式。
完成本課程後，學員將掌握開發和部署LLM後端的必要技能，以應用於聊天機器人或其他專案中。
課程核心特色清楚介紹課程主題：從零開始到精通，教授學員如何使用Python設計和開發一個強大的LLM後端。
清楚介紹課程目標與學習目的，說明學生能夠習得的技能或實際做出的作品：學習如何使用現代的CI/CD pipeline和GitHub Action 測試LLM後端等等。
課程單元規劃簡述課程單元架構，並描述各單元教學重點：介紹AI和大型語言模型（LLM）、介紹FastAPI以及為什麼它適合用於建立LLM後端、設置帳戶和開發環境。
清楚說明教學方式：投影片講課、螢幕錄製操作畫面、示範等。
清楚說明課程內容設計：觀念建立、理論或心法、操作技術、範例剖析、實作練習等。
提供專有名詞解釋以符合學員所需背景知識。
關於Mark 講師
Mark 是來自於台灣的研究工程師。
他是量子人工智慧和人工智慧相關領域的研究員，與台灣大學和其他研究機構合作，設計新穎的量子深度學習方法來實現量子機器學習實用性。
同時，他也是一位經驗豐富的全端工程師，擁有 Next.js 前端和用於產生 AI 工作負載的 Python 後端開發，並多次擔任台大人工智慧應用社的講師。
備注：部分影片官网無字幕.txt
01 - 課程簡介
001 -.url
001 課程概覽.mp4
001 課程概覽_zh.srt
002 何謂生成式AI.mp4
003 何謂大型語言模型.mp4
004 何謂API.mp4
external-links.txt
02 - 環境與平台介紹
001 什麼是Python？ 為什麼選擇Python.mp4
002 什麼是 Visual Studio Code？.mp4
003 什麼是 GitHub？.mp4
004 什麼是Hugging Face？.mp4
03 - 在 Python 中使用 FastAPI 開發 API 端點
001 什麼是 HTTP 和 REST API.mp4
002 現代 API 開發與部署工作流程.mp4
003 架構您的 FastAPI 應用程式.mp4
004 使用 FastAPI 進行 Python API 開發.mp4
005 使用 Docker 容器化您的 API.mp4
006 利用Hugging Face 部署您的 API.mp4
04 - 整合前端介面
001 Gradio 簡介.mp4
05 - 透過自動化測試管道確保 API 交付
001 軟體測試簡介.mp4
002 DevOps 與 CICD 管道簡介.mp4
003 Pytest 與軟體測試框架簡介.mp4
06 - 總結與實作
001 課程總結.mp4
001 課程總結_zh.srt
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