Generative AI in Robotics: Creating Autonomous Solutions Training Course

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и софтуерни инженери, които желаят да създават приложения, задвижвани от AI, използвайки рамката LangChain.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на LangChain и неговите компоненти.
• Интегрирайте LangChain с големи езикови модели (LLM) като GPT-4.
• Създавайте модулни AI приложения с помощта на LangChain.
• Отстраняване на често срещани проблеми в приложенията на LangChain.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво и софтуерни инженери, които желаят да научат основните концепции и архитектура на LangChain и да придобият практически умения за изграждане на AI- захранвани приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните принципи на LangChain.
• Настройте и конфигурирайте средата LangChain.
• Разберете архитектурата и как LangChain взаимодейства с големи езикови модели (LLM).
• Разработвайте прости приложения с помощта на LangChain.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни от ниво начинаещи до средно ниво, които желаят да внедрят и използват малки езикови модели в различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата и функционалността на малките езикови модели.
• Внедрете SLM за задачи като генериране на текст и анализ на настроението.
• Оптимизиране и фина настройка на SLM за специфични случаи на употреба.
• Внедрете SLM в среди с ограничени ресурси.
• Оценете и интерпретирайте производителността на SLM в сценарии от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво и инженери по машинно обучение, които желаят да създават и прилагат малки езикови модели, пригодени за специфични области като правни, медицински и технически области .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете значението и приложението на специфичните за домейна езикови модели.
• Подготвяйте и обработвайте предварително специализирани набори от данни за обучение на модели.
• Обучавайте и настройвайте фино езиковите модели за специфични за домейн приложения.
• Оценете и сравните модели с помощта на показатели, свързани с домейна.
• Внедрете специфични за домейна езикови модели в сценарии от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери с напреднало ниво на машинно обучение и изследователи на AI, които желаят да разработят енергийно ефективни AI решения с малки езикови модели, които са едновременно мощни и щадящи околната среда.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете въздействието на AI върху потреблението на енергия и околната среда.
• Прилагайте техники за компресиране и оптимизиране на модела, за да намалите размера и потреблението на енергия на AI моделите.
• Използвайте енергийно ефективни хардуерни и софтуерни рамки за внедряване на AI.
• Прилагане на най-добри практики за устойчиво развитие на ИИ.
• Защитавайте и допринасяйте за устойчиви практики в AI индустрията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, изследователи на машинно обучение и AI, които желаят да създадат ангажиращи и ефективни разговорни преживявания, задвижвани от AI, с малки езикови модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на разговорния AI и ролята на SLM.
• Проектирайте и внедрявайте ориентирани към потребителя AI взаимодействия.
• Разработете и обучете SLM за интерактивни приложения.
• Оценете и подобрете ефективността на комуникацията човек-AI, като използвате подходящи показатели.
• Внедрете мащабируеми и етични интерфейси за разговори, управлявани от AI, в сценарии от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да разположат малки езикови модели директно върху устройства с ограничени възможности за обработка, отваряйки възможности за иновативни приложения в различни сектори.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата и решенията за внедряване на AI върху компактен хардуер.
• Оптимизирайте и компресирайте AI модели за ефективно внедряване на устройството.
• Използвайте модерни AI рамки и инструменти за внедряване на модел на устройството.
• Проектирайте и разработете AI приложения в реално време за мобилни и IoT устройства.
• Оценете и осигурете сигурността и поверителността на AI системите на устройството.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да интегрират AI функционалности в своите приложения с помощта на Google Gemini AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на големите езикови модели.
• Настройте и използвайте Google Gemini AI за различни AI задачи.
• Внедрете трансформации от текст към текст и изображение към текст.
• Създайте основни приложения, управлявани от AI.
• Разгледайте разширени функции и опции за персонализиране в Google Gemini AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към създатели на съдържание на средно ниво, които желаят да използват Google Gemini AI, за да подобрят качеството и ефективността на своето съдържание.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на AI в създаването на съдържание.
• Настройте и използвайте Google Gemini AI за генериране и оптимизиране на съдържание.
• Прилагайте трансформации от текст към текст, за да създадете креативно и оригинално съдържание.
• Прилагайте SEO стратегии, като използвате прозрения, управлявани от AI.
• Анализирайте ефективността на съдържанието и адаптирайте стратегии с помощта на Gemini AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по обслужване на клиенти на средно ниво, които желаят да внедрят Google Gemini AI в своите операции за обслужване на клиенти.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете въздействието на AI върху обслужването на клиентите.
• Настройте Google Gemini AI, за да автоматизирате и персонализирате взаимодействията с клиентите.
• Използвайте трансформации от текст към текст и изображение към текст, за да подобрите ефективността на услугата.
• Разработете управлявани от изкуствен интелект стратегии за анализ на обратната връзка с клиентите в реално време.
• Разгледайте разширени функции, за да създадете безпроблемно обслужване на клиентите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни от начинаещи до средно ниво и бизнес професионалисти, които желаят да изпълняват сложни задачи за анализ на данни по-интуитивно в различни индустрии, използвайки Google Gemini AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на Google Gemini AI.
• Свържете различни източници на данни към Gemini AI.
• Изследвайте данни с помощта на заявки на естествен език.
• Анализирайте модели на данни и извличайте прозрения.
• Създавайте завладяващи визуализации на данни.
• Комуникирайте ефективно прозрения, базирани на данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да се научат как да използват генериращ AI с LLMs за различни задачи и домейни.

До края на това обучение участниците ще могат:

Обяснете какво е генериращ AI и как работи. Опишете трансформаторната архитектура, която захранва LLMs. Използвайте емпирични закони за мащабиране, за да оптимизирате LLM за различни задачи и ограничения. Прилагайте най-съвременни инструменти и методи за обучение, фина настройка и внедряване на LLMs. Обсъдете възможностите и рисковете на генеративния AI за обществото и бизнеса.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи на средно ниво на AI изследователи, специалисти по машинно обучение и учени по данни, които желаят да използват LlamaIndex, за да подобрят възможностите на AI моделите, правейки ги по-точни и надежден за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и компонентите на LlamaIndex.
• Поглъщане и структуриране на данни за използване с LLM.
• Приложете разширяване на контекста, за да подобрите производителността на AI модела.
• Интегрирайте LlamaIndex в съществуващи AI системи и работни процеси.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до напреднали и специалисти по данни, които желаят да овладеят LlamaIndex за разработване на иновативни приложения, задвижвани от LLM.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте LlamaIndex за използване с LLM.
• Индексирайте и заявете персонализирани набори от данни, използвайки LlamaIndex за подобряване на функционалността на LLM.
• Проектирайте и разработете сложни приложения, които използват LlamaIndex и LLM.
• Разберете и приложете най-добрите практики за работа с LLM и LlamaIndex.
• Навигирайте в етичните съображения, свързани с внедряването на приложения, задвижвани от LLM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи на естествен език.

До края на това обучение участниците ще могат:

Настройте среда за разработка, която включва популярна LLM. Създайте основен LLM и го настройте фино върху персонализиран набор от данни. Използвайте LLM за различни задачи на естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и др. Отстранявайте грешки и оценявайте LLM с помощта на инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.