人工智能應用(開發工程AI 模型):以 PyTorch 實現大型語言模型(LLM)

課程目的

人工智能技術正迅速重塑工程領域，本課程專為希望掌握AI模型開發的工程及技術人才而設。透過PyTorch實作，大型語言模型（LLMs）由基礎至應用全面覆蓋，包括模型建立、訓練及效能優化。結合理論與實務示範，讓學員即學即用，加快開發流程、提升模型效能與準確度，助您快速掌握AI核心技能，在數碼轉型浪潮中脫穎而出。

課程結構 (此課程內容只提供英文版本)

1.     PyTorch Fundamentals & LLM Context

1. Introduction to PyTorch, deep learning, and installation.
2. PyTorch’s role in Transformers, Hugging Face, and framework comparisons.

2.     Tensors & Model Representation

1. Understanding tensors (types, data types, operations).
2. Models as computation graphs.
3. Representing text for LLMs: tokenization, embeddings, and attention masks.

3.     Neural Network Construction & Training

1. Automatic differentiation and implementing multilayer networks.
2. Efficient data loading, the training loop, saving/loading models.

4.     Performance Optimization with GPUs

1. PyTorch computations on GPU devices.
2. Single-GPU training concepts and memory-saving tips.
3. Multi-GPU training covered as a conceptual overview.

5.     LLM Case Studies for Engineering Applications

1. Word-level language modeling with Transformer.
2. Fine-tuning a pre-trained LLM on an engineering text dataset.
3. Case study: summarising engineering documents and technical Q&A.

上課時間

- 課程時數為 12 小時( 4堂，每堂3小時)。

- 每星期上課 1 - 2 晚，上課時間18:30 - 21:30。

上課地點

香港專業教育學院

證書

- 符合70%出席率要求的學員可獲發「出席證書」。

入學條件

適合有興趣人士報讀。

專享學員優惠

凡VTC校友（持有任何VTC課程出席證書）或在讀學生（持有效學生證），均可享優惠學費 HK$2,100 報讀本課程。

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