LLM 應用開發課綱
LLM Bootcamp 涵蓋 prompt engineering、augmented language models、語言使用者介面的 UX、LLMOps，以及一小時的應用程式上線導覽。
The Full Stack
認領The Full Stack 提供免費課程、bootcamp 與社群資源，協助打造 AI 驅動產品；內容涵蓋從 prompt 或模型選擇到部署、UX 與持續優化的實作流程。
總覽
The Full Stack 是一個為打造 AI 驅動產品的人提供新聞、社群與課程的網站。其內容聚焦於把 AI 構想從模型選擇或 prompt 設計，透過正式部署、使用者體驗到持續改進的實作工作。
網站的主要課程包括 Deep Learning Course 與 LLM Bootcamp。Deep Learning Course 主要面向已經訓練過一個或多個模型、並希望從零開始建立 AI 驅動應用的人；LLM Bootcamp 則聚焦於 LLM 驅動應用的最佳實務與工具，並以免費的錄製講座與課程材料形式提供。
你可以學到什麼
完整生命週期的 ML 主題
Deep Learning 課程涵蓋模型開發相關工作流程，包括基礎架構、實驗管理、除錯、資料管理、部署、監控與倫理。
多次課程迭代
課程存檔包含多個年份與形式，例如線上 cohort、Berkeley bootcamp，以及 UC Berkeley 與 University of Washington 的大學主辦課程。
專案導覽與工具範例
2023 年春季的 LLM Bootcamp 包含 askFSDL 的專案導覽，並示範 Python 專案工具、ETL／資料處理、在 Modal 上部署，以及使用 Gantry 進行監控。
補充演講與座談
LLM Bootcamp 也包含受邀演講，主題如自行訓練 LLM、agents，以及 OpenAI 產品心得，帶來更廣泛的產業視角。
常見使用方式
開始接觸 LLM 應用
使用 LLM Bootcamp 學習建立 LLM 應用的實作步驟，從 prompt engineering 與模型選擇到 UX 與正式上線。
從模型訓練走向產品工作
當你已經了解基礎，並希望獲得將模型帶入應用、包含部署、監控與迭代的更完整工作流程時，可使用 Deep Learning Course。
回顧過去的課程內容
使用已存檔的課程版本，沿著過去幾年的結構化課綱學習，包括線上 cohort 與大學主辦版本。
研究實作範例
將專案導覽與講座材料作為建立實際應用的參考，包括資料處理、部署與監控模式。
從專家主講內容學習
透過演講與講座比較不同講者與產業觀點下對 LLM、agents 與產品上線議題的做法。
Pros and Cons
Pros
- 涵蓋 AI 驅動產品工作的完整生命週期，而不僅是模型訓練。
- 將技術主題與部署、UX 和營運面考量結合。
- 提供多種形式，包括線上、bootcamp 與大學課程版本。
- 來源文字顯示材料可免費取得。
- 包含實作導向的講座、導覽與專案內容。
Cons
- 來源未提供每個課程版本清楚的公開價格表或報名模式。
- 部分功能細節是綁定特定 bootcamp 場次與已存檔的課程材料，而非單一標準化產品頁面。
FAQ
The Full Stack 是否可免費使用？
The Full Stack 提供免費課程與 bootcamp 資源，聚焦於打造 AI 驅動產品，包括 deep learning 與 LLM 應用。課程網站表示這些材料可免費取得，並涵蓋錄製講座與過往版本。
課程內容適合哪些人？
這些材料是為打造 AI 驅動產品的人而設計。LLM Bootcamp 說明其講座旨在讓具備 Python 經驗的人能開始建立 LLM 應用，而具備 machine learning、frontend 或 backend 經驗會有幫助。
這些課程／內容採用什麼形式？
網站描述的形式包含線上課程、實體 bootcamp，以及正式的大學課程。LLM Bootcamp 材料包含錄製講座，而課程頁面也提到過去曾有線上與大學主辦的版本。
開始之前我需要什麼背景？
LLM Bootcamp 頁面表示，具備 Python 經驗的人可以透過講座準備開始建立 LLM 應用，而具備 machine learning、frontend 或 backend 經驗會有幫助。Deep Learning 課程則被定位為已經訓練過至少一個模型的人可進一步學習的下一步。
費用是多少？
定價頁列出課程集合與不同版本，但所提供的來源未顯示清楚的定價結構、方案限制或結帳細節。現有文字主要強調這些材料是免費分享的。
Quick Facts
- 類別
- AI 教育
- 主要形式
- 線上課程、bootcamp 與已存檔的課程材料
- 受眾
- 打造 AI 驅動產品的人
- 來源網域
- fullstackdeeplearning.com
- 代表性內容
- Deep Learning Course 與 LLM Bootcamp
- 可用性
- 來源文字中提及的免費材料