本課程的主要目標是深入探索AI人工智慧在中文自然語言處理領域的廣泛應用。深入研究 NLP 技術在社群媒體語料和消費者行為分析中的應用，不僅僅涵蓋聲量分析，如按讚、留言和分享，還包括更進一步的方法。善用爬蟲技術從媒體平台，如Meta（Facebook）和Instagram，收集具有評分的留言，建立訓練集，專注於理解消費者真實的想法和意見，並將其應用於消費者數據平臺（CDP）上的自動化標籤，進行受眾趨勢和喜好的分析，以制定精準的市場策略。
此外，課程包括中文情感分析的相關內容，包括文字資料的清洗和儲存，以及使用 Python 進行預處理、正規化和去除停用詞等技術。你將學習如何發現新詞、進行詞性標記，並使用機器學習和深度學習技術，如遞歸神經網絡（RNN）、XGBoost和樸素貝葉斯演算法，實現情感分類、文章分類和分群模型。最後，我們將進行遷移學習，調優模型參數並優化性能，再將模型部署為 API，以RESTful 方式存取 API 進行語言模型的預測。
課程的第三部分將介紹大型語言模型（LLM）的開發和應用。我們將動手微調(Fine-tuning)企業專屬的 OpenAI 模型，建立 OpenAI Assistants API 助手，提供知識問答功能，並構建 OpenAI GPTs，以提供對內和對外資料的串接機制。除了動手呼叫 OpenAI 與 Google Gemini 之外，我們還將研究 LlaMA 2 和 Mistrial 模型的微調訓練。最後，我們將使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）來擴增知識，並整合 LangChain 和 LlamaIndex，實現站在巨人肩膀上的大語言模型能力。課程將完成將大語言模型轉換為對 CPU 友善 的 GGUF 格式，並實作離線私有化的 LLM 架構部署。
<Python中文自然語言NLP深度學習專家課程>
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您將學會：
1. 運用Python爬蟲爬取文章作為訓練資料集的能力
2. 使用深度學習快速為文章自動打上標籤Tagging模型
3. 遞歸神經網路(RNN)、詞袋模型(Bag of Words)、TF-IDF詞頻分類法、Naive Bayes分類器、XGBoost分類器
4. 為企業提供自然語言社群快速分類新聞與產業消息分類的應用
5. 訓練情感分析模型，升級企業於客戶服務文字背後的情緒正負面
6. 建立企業自然語言AI處理中心，從辭彙找到最近關聯到的新聞關聯字詞
7. 滿足企業社群聆聽(Social Listening)中文處理，視覺化智慧化文字雲
8. 為企業外部消費者收集使用者Facebook暱稱、Instagram姓名，預測性別，了解目標消費者樣貌輪廓
9. 設計與部署自然語言應用訓練好的模型為APIs，透過程式化溝通直接使用model模型
10. 管理與更版自然語言語料、模型，不間斷重複訓練，掌握中文分類、標籤、情感、關聯的全方面解決方案
11. 探究業界自然語言於品牌、競品理解大眾語意，推薦決策與品牌操作策略
12. 掌握深度學習在自然語言處理的應用，善用pre-trained model與Transformers進行遷移式學習
13. 微調(Fine-tuned)企業專屬的 OpenAI 模型
14. 建立 OpenAI Assistants API 助手提供知識問答
15. 建構 GPTs 提供對內與對外的串接機制
16. 探討 LlaMA 2、Mistrial 模型的微調訓練
17. 使用 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 擴增知識
18. 整合 LangChain、LlamaIndex 套件與向量資料庫 (Vector Database)
19. 將大語言模型轉為對 CPU 友善的 GGUF 格式
20. 完成部署離線私有化的 LLM 部署
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