Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в AI за разработка на софтуер

  • Какво е генеративен AI срещу предиктивен AI
  • Приложения на AI в кодирането, анализите и автоматизацията
  • Обзор на LLM, трансформъри и модели за дълбоко обучение

AI-подпомогнато кодиране и предиктивна разработка

  • AI-задвижвано довършване и генериране на код (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Предсказване на грешки в кода и уязвимости преди внедряване
  • Автоматизиране на прегледи на код и предложения за оптимизация

Изграждане на предиктивни модели за софтуерни приложения

  • Разбиране на прогнозирането на времеви редове и предиктивните анализи
  • Внедряване на AI модели за прогнозиране на търсенето и откриване на аномалии
  • Използване на Python, Scikit-learn и TensorFlow за предиктивно моделиране

Генеративен AI за генериране на текст, код и изображения

  • Работа с GPT, LLaMA и други LLM
  • Генериране на синтетични данни, текстови обобщения и документация
  • Създаване на генерирани от AI изображения и видеоклипове с дифузионни модели

Внедряване на AI модели в реални приложения

  • Хостинг на AI модели чрез Hugging Face, AWS и Google Cloud
  • Изграждане на базирани на API AI услуги за бизнес приложения
  • Фино настройване на предварително обучени AI модели за специфични за домейн задачи

AI за предиктивни бизнес прозрения и вземане на решения

  • AI-задвижвана бизнес интелигентност и клиентски анализи
  • Предсказване на пазарни тенденции и потребителско поведение
  • Автоматизиране на оптимизации на работни потоци с AI

Етичен AI и най-добри практики в разработката

  • Етични съображения при вземане на решения с помощта на AI
  • Откриване на пристрастия и справедливост в AI моделите
  • Най-добри практики за интерпретируем и отговорен AI

Практически семинари и казуси

  • Внедряване на предиктивни анализи за реален набор от данни
  • Изграждане на чатбот, задвижван от AI, с генериране на текст
  • Внедряване на базирано на LLM приложение за автоматизация

Обобщение и следващи стъпки

  • Преглед на ключовите изводи
  • AI инструменти и ресурси за по-нататъшно обучение
  • Финална сесия за въпроси и отговори

Изисквания

  • Разбиране на основни концепции за разработка на софтуер
  • Опит с всеки език за програмиране (препоръчително Python)
  • Запознатост с основите на машинното обучение или AI (препоръчително, но не е задължително)

Аудитория

  • Разработчици на софтуер
  • AI/ML инженери
  • Технически ръководители на екипи
  • Продуктови мениджъри, интересуващи се от приложения, задвижвани от AI
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории