生成式 AI 工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

生成式 AI 工程師 (Generative AI Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
生成式 AI 工程師專精於開發與部署 LLM、擴散模型等生成技術，是驅動 ChatGPT、Stable Diffusion 等應用的核心力量。本課程於三小時內濃縮模型微調、RAG 系統建置與生產部署實務，帶領學員從基礎提示工程到企業級生成式應用，結合最新開源工具與最佳實踐。適合希望掌握生成式 AI 商業應用的技術專業人士。

課程特色

• 生成式專精：聚焦 LLM、影像生成、音樂生成等核心技術

• 端到端實作：從模型微調到 API 部署完整流程

• 企業應用導向：強調 RAG、Agent 與多模態整合

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
理論講解 35%、工具實作 50%、案例解析 15%

課程大綱

第一階段：生成式 AI 工程師角色與技術生態 (30 分鐘)

• 職能定位：模型工程化、RAG 設計、生成內容品質控制

• 生成式 AI 技術分類：LLM、擴散模型、GAN、VAE

• 開源模型生態：Llama、Mistral、Stable Diffusion、MusicGen

• 企業應用場景：智能客服、內容生成、設計自動化、虛擬人物

第二階段：LLM 工程化與微調實務 (60 分鐘)

• 模型部署基礎：Hugging Face Transformers、vLLM、Ollama 本地部署

• 微調技術：

  • LoRA / QLoRA 高效微調、監督微調 (SFT)、RLHF 概念

  • 領域適配：法律、金融、醫療專業模型微調

• 提示工程進階：Chain-of-Thought、多輪對話、JSON 結構化輸出

• 實作練習：使用 LoRA 微調 Llama 模型並測試生成品質

第三階段：RAG 與生成式應用架構 (45 分鐘)

• 檢索增強生成 (RAG)：向量資料庫 (FAISS、Pinecone)、嵌入模型

• Agent 架構設計：LangChain、LlamaIndex 工具調用、多 Agent 協作

• 多模態生成：CLIP + Stable Diffusion 文生圖、影片生成基礎

• 評估與優化：BLEU、ROUGE、人工評估、幻覺偵測

• 簡易實作：建置文件問答 RAG 系統

第四階段：生產部署與職涯策略 (30 分鐘)

• 部署策略：FastAPI + vLLM、Kubernetes 擴展、GPU 推理優化

• 監控與安全：提示注入防護、生成內容審核、漂移監控

• 進階趨勢：MoE 模型、多模態 Agent、開源商業化策略

• 作品集建議：企業級 RAG Demo、微調模型展示、API 服務

• Q&A 與生成式工程實戰交流

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

• 掌握生成式 AI 工程的核心技術棧與工程思維

• 獨立微調與部署開源 LLM 模型於生產環境

• 建置 RAG 系統與智能 Agent 應用

• 建立專業生成式 AI 工程師作品集與職涯競爭力