Claude AI 教學課程目標受眾: 本課程適合對大型語言模型和 AI 應用感興趣的各個層級學習者，包括開發者、研究人員、產品經理、學生，以及任何想要了解和應用 Claude AI 的用戶。課程將根據不同程度的學習者提供不同深度的內容。
Claude AI 教學課程目標:
了解 Claude AI 的核心概念、功能和優勢。
學習如何使用 Claude API 開發各種 AI 應用程式。
掌握 Claude 的進階技巧，例如：提示工程、上下文管理、模型選擇等。
培養學員的創意思維，引導其獨立探索 Claude AI 的應用可能性。
了解 Claude AI 的倫理和安全考量。
Claude AI 教學課程大綱:
模組一：認識 Claude AI (約 30 分鐘)
1.1 大型語言模型的發展與 Claude 的定位
概述大型語言模型 (LLM) 的發展歷程，以及 Claude 在其中的地位和特色。
強調 Claude 注重的安全性、可靠性和無害性。
1.2 Claude 的核心功能和優勢
詳細介紹 Claude 的各種功能，例如：文本生成、對話、摘要、翻譯、程式碼生成等。
比較 Claude 與其他 LLM 的差異，突出其在安全性、可靠性和無害性方面的優勢。
1.3 Claude 的不同版本和應用場景
介紹 Claude 的不同版本 (例如：Claude-instant, Claude+) 以及它們各自的特性和適用場景。
提供實際案例，展示 Claude 在不同領域的應用，例如：客服機器人、內容創作、程式碼輔助等。
模組二：使用 Claude API 開發應用 (約 60 分鐘)
2.1 API 基礎：驗證、請求和響應
講解如何獲取和使用 Claude API 金鑰，進行身份驗證。
示範如何使用不同的程式語言 (例如：Python, JavaScript) 發送 API 請求，並解析 API 響應。
2.2 文本生成和對話：構建智能應用
引導學員使用 Claude API 進行文本生成和對話，例如：構建聊天機器人、自動回覆郵件、生成創意內容等。
講解如何使用不同的參數控制文本生成的風格、長度、內容等。
2.3 進階 API 功能：上下文管理和多輪對話
深入講解如何使用上下文管理功能，在多輪對話中保持一致性和連貫性。
示範如何處理複雜的對話場景，例如：用戶意圖識別、多輪問答等。
模組三：Claude 進階技巧 (約 90 分鐘)
3.1 提示工程：引導 Claude 生成更優質的輸出
深入講解提示工程的技巧，例如：如何設計有效的提示、如何使用 few-shot learning、如何控制輸出格式等。
提供大量的實例和練習，幫助學員掌握提示工程的精髓。
3.2 上下文管理最佳實踐：構建更流暢的對話
分享上下文管理的最佳實踐，例如：如何有效地傳遞上下文信息、如何處理上下文窗口限制等。
示範如何構建更自然、更流暢的多輪對話。
3.3 模型選擇和最佳化：選擇最合適的 Claude 版本
比較不同 Claude 版本的性能和價格，幫助學員根據需求選擇最合適的版本。
講解如何最佳化 API 請求，提高效率和降低成本。
模組四：Claude 的倫理和安全考量 (約 30 分鐘)
4.1 AI 的倫理問題：偏見、公平性和透明度
探討大型語言模型的倫理問題，例如：數據偏見、模型公平性、結果可解釋性等。
4.2 AI 安全：如何避免濫用和誤用
講解如何使用 Claude API 構建安全的 AI 應用，避免濫用和誤用。
介紹 Anthropic 的安全措施和最佳實踐。
4.3 負責任地使用 AI：最佳實踐和規範
介紹負責任地使用 AI 的最佳實踐和規範，例如：數據隱私、模型安全、用戶知情權等。
模組五：Claude 的未來發展和應用前景 (約 30 分鐘)
5.1 Claude 的發展路線圖
5.2 AI 技術的未來趨勢和應用前景
5.3 推薦學習資源，例如：Anthropic 官方文檔、相關研究論文、開發者社群等。
Claude AI 教學課程形式: 線上課程，包含影片講解、案例演示、實戰練習、程式碼示例、互動問答、作業評點等環節。 也可能根據需求開設線下工作坊或研討會。
