Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Учебна програма Предложение за обучение

Ден 1 - Въведение в изкуствения интелект и Python за работни процеси с данни

• Преглед на ландшафта на изкуствения интелект и машинното обучение

• Роля на изкуствения интелект в съвременния инженеринг на данни

• Освежаване на основите на Python за AI приложения

• Работа с данни с pandas и NumPy

• Въведение в API и обработката на JSON данни

• Мини упражнение за зареждане и трансформиране на набори от данни

Ден 2 - Основи на машинното обучение за практикуващи

• Концепции за надзиравано и ненадзиравано обучение

• Техники за инженеринг на характеристики и подготовка на данни

• Основи на обучението на модели с scikit-learn

• Оценка на модели и показатели за ефективност

• Въведение в концепциите за внедряване на модели

• Практическо изграждане на прост прогнозен модел

Ден 3 - Въведение в LLM и промпт инженеринга

• Разбиране на големите езикови модели и как работят

• Токенизация, контекстни прозорци и ограничения

• Принципи и техники за дизайн на промптове

• Zero-shot и few-shot промптинг

• Стратегии за оценка и итерация на промптове

• Практически упражнения по промпт инженеринг

Ден 4 - Изграждане на AI приложения с LLM

• Използване на LLM API в Python

• Структурирани изходи и концепции за извикване на функции

• Изграждане на чат-базирани и задачно-ориентирани приложения

• Въведение в retrieval augmented generation

• Свързване на LLM с външни източници на данни

• Мини проект за изграждане на прост AI асистент

Ден 5 - Продуктивизиране на AI решения

• Проектиране на мащабируеми AI работни процеси

• Интегриране на изкуствен интелект в тръбопроводи за данни

• Мониторинг и подобряване на ефективността на моделите

• Оптимизация на разходите и стратегии за използване на API

• Съображения за сигурност и отговорен изкуствен интелект

• Финален проект за изграждане на цялостно AI решение

 35 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории