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🎬 ISTQB 運用生成式 AI 測試 (CT-GenAI)精通生成式 AI (GenAI) 和軟體測試領域的 LLM：測試設計、自動化支援、快速工程和文件編寫從這 6.5 小時的課程，你會學到 • 解釋生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 如何支援不同的軟體測試活動 • 安全有效地使用生成式 AI 工具創建高品質的測試資產，例如測試用例、使用者故事、驗收標準和測試章程 • 應用快速工程技術來提高 AI 產生的測試輸出的準確性、結構性和相關性 • 評估 AI 產生的結果的正確性、完整性、無偏差性、可追溯性以及是否符合組織標準https://softnshare.com/istqb-gena
本課程由 Edge Impulse、OpenMV、Seeed Studio 和 TinyML 基金會合作提供，將讓您了解如何使用神經網路深度學習來分類影像以及偵測影像和影片中的物件。您將有機會將這些機器學習模型部署到嵌入式系統，稱為嵌入式機器學習或 TinyML。建議熟悉 Python 程式語言和基本 ML 概念（例如神經網路、訓練、推理和評估），以便理解一些主題並完成專案。測驗和專案也需要一些數學知識（閱讀圖表、算術、代數）。如果您還沒有這樣做，建議您學習「嵌入式機器學習簡介」課程。本課程涵蓋了理解卷積神經網路 (CNN) 如何運作所需的概念和詞彙，以及如何使用它們來分類影像和偵測物件。實踐
從 LLM 基礎、LLM 架構、AI / GenAI 應用程式一直到 AI 代理，學習 AI 紅隊從這 10.5 小時的課程，你會學到1. LLMs 基礎知識2. 越獄 LLMs3. OWASP 十大 LLM 和 GenAI4. 實踐 – LLM 紅隊工具5. 編寫惡意提示（對抗性提示工程）https://softnshare.com/hands-on-ai-llm-red-teaming/