本期停課日期（遇下列時間則暫停上課一次）
07/27 前述日期課程暫停一次，課程已順延。
課程重要公告
（一）因應課程需求，【電腦環境】採用Anaconda以及Jupyter notebook開發環境，學員需於課前事先自行安裝，以利課程進行。
（二）必須具有Google gmail帳號，用以上課時，申請Google Gemini的API Key。
課程內容（一堂課程約３小時/ ４節課，本課程共八堂課約24小時/ 32節課）
07/27 前述日期課程暫停一次，課程已順延。
課程重要公告
（一）因應課程需求，【電腦環境】採用Anaconda以及Jupyter notebook開發環境，學員需於課前事先自行安裝，以利課程進行。
（二）必須具有Google gmail帳號，用以上課時，申請Google Gemini的API Key。
課程內容（一堂課程約３小時/ ４節課，本課程共八堂課約24小時/ 32節課）
近年來，由於ChatGPT風靡全世界，陸續也掀起了各家訓練自己的大語言模型(Large Language Model, LLM)，包括 OpenAI 的ChatGPT、Google 的Gemini、Meta的Llama、Anthropic的Claude、…，以及HuggingFace大語言模型集散地的崛起。開發時，基本上可以分為地端開發與雲端開發兩種；如果採用地端開發，就必須下載模型至本機電腦，且必須具備非常強大的硬體設備，如果採用雲端開發，本機電腦的硬體設備等級，就無需太過於要求。
LangChain 是專門為生成式AI(Generative AI, GenAI)應用開發而設計的通用型框架，基本上目前較著名的模型，它都有支援相對應的API進行對接，所以本課程主要會介紹 LangChain 的基本元件與架構，尤其是RAG向量資料庫的開發流程與Agent應用的兩大重點。並且考量到學員在學習階段，可以節省成本的考量，所以全程會採用 Google Gemini 模型來進行課程解說與手把手的實作。
最近，從104求才的技能要求不難發現，各行各業對於AI Agent開發的人才需求量，是與日俱增。所以，本課程的設計，主要就是針對AI Agent 開發所需要的知識，進行教材的編撰。期許學員可以透過這門課程，習得 AI Agent 開發的整體流程與基本知識的認知。
● 認識甚麼是生成式AI (Generative AI, GenAI) 與 AI Agent
● 申請Google Gemini API Key
● 如何在 Jupyter Notebook 開發環境中結合 LLM 的輔助
● 模型的基本介紹與串接使用
● 提示工程(Prompt Engineering
● Chains(鍊)的介紹
● Output Parser(輸出剖析器)的應用
● Memory(記憶)的暫存方式
● Callback(回呼)的程式驅動
● Embedding與Word2Vec(詞向量)的相似性(餘弦定理)介紹
● Retrieval Augmented Generation (RAG) (檢索增強生成) 的流程開發與向量資料庫的存取
● Agent的種類介紹與案例實作
★陳祥輝老師Facebook
上過陳祥輝老師課的學員都說！讚！！
