Podstawy inżynierii AI: budowanie i wdrażanie inteligentnych systemów

Ponieważ sztuczna inteligencja nadal przekształca branże, zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów, którzy mogą projektować i wdrażać systemy AI, jest wyższe niż kiedykolwiek.Ten kurs prowadzi od podstawowych koncepcji do budowania funkcjonalnych, nowoczesnych rozwiązań AI. Dzięki kompleksowym pisemnym wyjaśnieniom i ćwiczeniom skoncentrowanym na kodzie zdobędziesz praktyczną pewność siebie potrzebną do pracy z modelami uczenia maszynowego, architekturami głębokiego uczenia się i nowoczesnymi systemami przetwarzania języka naturalnego. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. - Twórz i trenuj modele predykcyjne przy użyciu popularnych bibliotek i struktur Pythona. - Wdrażaj architektury sieci neuronowych do zadań klasyfikacji i regresji. - Zastosuj wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) i bazy danych wektorowych, aby poprawić wyjścia modelu językowego. - Skonfiguruj podstawowe przepływy pracy MLOps, aby skutecznie zarządzać, monitorować i wdrażać modele. - Ćwicz projektowanie szybkich przepływów pracy inżynierskich do integracji aplikacji w świecie rzeczywistym. Program nauczania zaczyna się od podstawowych definicji i pojęć matematycznych, a następnie przechodzi do praktycznych sieci neuronowych, przetwarzania języka naturalnego i nowoczesnych strategii wdrażania.Będziesz uczyć się uporządkowanych wyjaśnień tekstowych i analizować praktyczne fragmenty kodu, aby zbudować solidny model mentalny inżynierii AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów oprogramowania, specjalistów od danych i ciekawskich początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w AI. Zacznij czytać już dziś, aby zrobić pierwszy krok w kierunku budowania inteligentnych systemów oprogramowania.