Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в LLM с отворен код

  • Преглед на DeepSeek, Mistral, LLaMA и други модели с отворен код
  • Как работят LLM: Трансформъри, самовнимание и обучение
  • Сравнение на LLM с отворен код срещу патентовани модели

Донастройване и персонализиране на LLM

  • Подготовка на данни за донастройване
  • Обучение и оптимизиране на LLM с помощта на Hugging Face
  • Оценка на производителността на модела и смекчаване на отклонения

Изграждане на AI агенти с LLM

  • Въведение в LangChain за разработка на AI агенти
  • Проектиране на агенто-базирани работни потоци с LLM
  • Памет, генериране с извличане (RAG) и изпълнение на действия

Внедряване на LLM-базирани AI агенти

  • Контейнеризиране на AI агенти с Docker
  • Интегриране на LLM в корпоративни приложения
  • Мащабиране на AI агенти с облачни услуги и API-та

Сигурност и съответствие в корпоративния AI

  • Етични съображения и регулаторно съответствие
  • Намаляване на рисковете при автоматизация, задвижвана от AI
  • Мониторинг и одит на поведението на AI агенти

Казуси и приложения от реалния свят

  • Виртуални асистенти, задвижвани от LLM
  • Автоматизация на документи, управлявана от AI
  • Персонализирани AI агенти за корпоративен анализ

Оптимизиране и поддръжка на LLM-базирани агенти

  • Непрекъснато подобрение и актуализиране на модела
  • Внедряване на цикли за мониторинг и обратна връзка
  • Стратегии за оптимизиране на разходите и настройка на производителността

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Солидно разбиране за AI и машинно обучение
  • Опит с програмиране на Python
  • Запознатост с големи езикови модели (LLM) и обработка на естествен език (NLP)

Аудитория

  • AI инженери
  • Корпоративни софтуерни разработчици
  • Бизнес лидери
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории