TAIA台灣人工智慧協會 第二期LLM大型語言認證講師先修班
本課程專為培養 Python 與人工智慧（AI）人才所精心設計，從 Python 程式設計基礎與開發環境建置開始，逐步導入 AI 開發套件並探索深度學習技術。課程內容涵蓋物件偵測、大型語言模型（LLM）等實務應用，為學員奠定紮實的 AI 開發能力，同時啟發學員開發創新的決策式與生成式 AI 應用。 採社群共學機制，課程除提供正規教學內容外，亦提供豐富的參考教材，鼓勵學員透過自主學習與同儕交流，深化知識吸收與應用能力。同時融入競賽元素，激發學員創意思維與問題解決能力，並提供展示學習成果的平台。 完成本課程者將具備參與本會未來講師認證班的基本能力，課程表現亦將作為認證班學員資格審核的重要參考依據。
課程目標與特色
1
熟悉工具
掌握Python與AI開發環境，應用常用套件。
2
理解技術
深入了解深度學習基礎與大型語言模型。
3
實務應用
學習YOLO物件偵測與LLM應用，運用開源專案。
4
培養能力
本課程無論您是否有意成為講師，都能提供實質的專業技能與知識增長。
課程資訊
學員背景
自備電腦，熟悉軟體操作，有軟體安裝經驗，無需軟體開發經驗。
收費標準
會員2180元，非會員2680元。早鳥優惠：會員1680元，非會員2180元（3/2前繳費）。
上課方式
總時數6小時，線上同步為主，非同步線上教材為輔(不提供回放）。
加入社群詢問細節
第一單元：Python工具與AI套件介紹 3/9 13:30-16:30
1
Python基礎
安裝、環境設置、基本概念。
2
進階語法
函數、模組、物件導向程式設計。
3
OpenCV套件
人臉辨識、手勢辨識、物件辨識。
4
AI基礎
人工智慧概論、機器學習模型。
5
API串接
API基礎概念、Python進行API串接。
第二單元：深度學習發展路徑 3/16 13:30-16:30
1
2
3
4
1
大型語言模型應用
微調或訓練大型語言模型等落地應用
2
大型語言模型串接API
RAG或提示工程串接雲端或地端大型語言模型落地應用
3
卷積神經網路
YOLO物件偵測
4
深度學習基礎
感知器、多層感知器
課程特色與上課方式
課程特色
- 理論與實務並重
- 結合實機操作練習
- 真實案例分析討論
- 專業講師線上親身指導
上課方式
- 總時數：6小時
- 線上同步為主，不提供錄影回放
- 非同步線上教材為輔
- 數位講義、線上資源、實作範例
結業要求與證書授予
出席率
課程出席率達80%以上
作業完成
完成指定作業
期末報告
完成期末報告
符合要求者將獲頒TAIA台灣人工智慧協會核發之數位形式之「LLM講師先修班結業證書」。
適合對象與預期效益
1
未來計劃參與講師培訓，並擔任 Python AI 實作初階班的講師，希望建立扎實的實作基礎，為教學做好準備。
2
想學習如何使用 Python 開發 AI 專案，提升實作能力，以便應用於實際需求或個人興趣。
3
培養專業技能
AI教學與培訓的專業技能
4
提升實作能力
學習ｐｙｔｈｏｎ
退費辦法
- 學生於實際開課日2025/3/9(日)前提出退費申請者，應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。但所收取之百分之十部分逾新臺幣一千元部分，仍應退還。
- 學生於實際開課日起，且未達全期或總課程時數之三分之一期間內提出退費申請者，應退還當期開班約定繳納費用總額之二分之一。
- 學生於達全期或總課程時數之三分之一以上期間提出退費申請者，所收取之當期開班約定繳納費用得全數不予退還。