Путь развития навыков в области генеративного ИИ: от нуля до героя в генеративном ИИ [Udemy] [Pukhraj Parikh]
Generative AI Skillpath: Zero to Hero in Generative AI
Язык английский
Орг бонусом сделает автоперевод видео
Полный курс по генеративному ИИ: разработка подсказок, локальное выполнение LLM-тестов (Ollama), создание ИИ-приложений с использованием LangChain.
Разрабатывайте и внедряйте эффективные подсказки, используя проверенные методики, такие как «цепочка мыслей», «шаг назад» и «ролевые подсказки».
Настраивайте и контролируйте поведение LLM, регулируя такие гиперпараметры, как температура, top-p, максимальное количество токенов и штрафы.
Запускайте и настраивайте большие языковые модели локально с помощью Ollama и интегрируйте их с приложениями на Python.
Создавайте полноценные рабочие процессы генеративного ИИ с помощью LangChain, включая шаблоны подсказок, цепочки, память и динамическую маршрутизацию.
Разработать системы генерации с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), которые объединяют LLM-модели с векторными базами данных для получения обоснованных, фактических ответов.
Создавайте удобные для пользователя интерфейсы на основе ИИ с помощью Streamlit и изучайте возможности развертывания ИИ на устройствах с
Требования
Предварительного опыта в области искусственного интеллекта или программирования не требуется — достаточно любознательности, базовых компьютерных навыков и компьютера с доступом в интернет.
Описание
Если вы разработчик, специалист по обработке данных, аналитик, исследователь или просто человек, увлеченный освоением следующего поколения искусственного интеллекта, этот курс станет для вас полным руководством. Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как на самом деле работают ChatGPT, Claude или Gemini ? Или, может быть, вы задавались вопросом: «Как я могу создавать собственные приложения с ИИ или запускать большие языковые модели локально?» Этот курс шаг за шагом проведет вас от любопытства к полному мастерству.
«Путь к мастерству в генеративном ИИ: от нуля до героя» — это не просто очередной теоретический курс. Это практическое, комплексное путешествие в мир больших языковых моделей (LLM), разработки подсказок, LangChain, RAG, ИИ-агентов, интерфейсов Streamlit и даже ИИ на устройствах с использованием Qualcomm AI Hub. Вы научитесь проектировать, оценивать и создавать ИИ-приложения с нуля — используя реальные инструменты и фреймворки, которые профессионалы применяют каждый день.
В рамках этого курса вы:
Освойте искусство подсказок — от базового составления подсказок до продвинутых методик, таких как «цепочка мыслей», «шаг назад» и «ролевые подсказки».
Понимание и точная настройка гиперпараметров, таких как температура, top-p и штрафы, позволяют контролировать тон, креативность и согласованность результатов работы ИИ.
Запускайте мощные LLM-модели локально с помощью Ollama и легко интегрируйте их с Python для создания пользовательских приложений.
Создавайте рабочие процессы на основе ИИ с помощью LangChain — от создания шаблонов подсказок и цепочек до интеграции памяти и динамической маршрутизации.
Разрабатывайте комплексные системы генерации с дополненной реальностью (Retrieval-Augmented Generation, RAG) , подключая ваши модели ИИ к частным или локальным источникам данных для получения обоснованных, фактических ответов.
Разрабатывайте интеллектуальных агентов , способных осуществлять поиск в интернете, использовать инструменты и управлять памятью, используя фреймворк Agent от LangChain.
С помощью LangSmith вы можете отслеживать и оптимизировать работу своих приложений , обеспечивая надежность и отслеживаемость.
Создавайте элегантные пользовательские интерфейсы для своих приложений с искусственным интеллектом с помощью Streamlit и изучайте будущее развертывания ИИ на устройствах на платформе Qualcomm.
Почему стоит пройти этот курс именно сейчас?
Генеративный искусственный интеллект меняет целые отрасли — от создания контента и аналитики до разработки программного обеспечения и научных исследований. Но чтобы по-настоящему использовать его потенциал, необходимо не просто применять инструменты, а понимать, создавать и внедрять инновации с их помощью. Этот курс даст вам не только знания, но и техническую грамотность и практический опыт для проектирования собственных интеллектуальных систем.
В ходе курса вы:
Разрабатывайте и тестируйте системы подсказок, обеспечивающие измеримое улучшение качества результатов работы ИИ.
Запускайте и настраивайте LLM-приложения с открытым исходным кодом на своем ПК, не полагаясь на облачные API.
Создавайте собственные чат-боты, помощники и RAG-приложения на основе искусственного интеллекта, используя LangChain и Python.
Оптимизируйте и развертывайте модели на устройстве для обеспечения конфиденциальности, скорости и возможности использования в автономном режиме.
Получите реальный опыт работы над проектами, которые помогут преодолеть разрыв между теорией и практикой искусственного интеллекта.
Этот курс выделяется полным охватом всего жизненного цикла — от проектирования до разработки приложений и развертывания на устройствах . Независимо от того, стремитесь ли вы стать инженером в области ИИ, новатором в разработке продуктов или просто оставаться в авангарде революции ИИ, этот курс поможет вам пройти путь от нуля до полного мастерства .
Не просто используйте ИИ — создавайте его, изучайте его и используйте в качестве основы. Запишитесь сегодня и станьте творцом в эпоху генеративного ИИ.
Для кого этот курс:
Для начинающих и энтузиастов технологий, желающих понять и создать с нуля реальные приложения генеративного искусственного интеллекта.
Разработчики, специалисты по обработке данных и пользователи ИИ, стремящиеся освоить разработку подсказок, LangChain и генерацию с расширенным поиском (RAG).
Специалисты по искусственному интеллекту и менеджеры по продуктам стремятся запускать, настраивать и развертывать LLM-системы локально или на устройстве для обеспечения производительности и конфиденциальности.
Программисты и новаторы на Python, стремящиеся создавать интерактивные приложения GenAI с использованием LangChain, Streamlit и Qualcomm AI Hub.
Студенты и исследователи, заинтересованные в изучении того, как работают большие языковые модели изнутри и как точно настроить их поведение.
Спойлер: Оригинальное описание
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться