Каждая тема строится на предыдущей, и пропуск шагов может привести к путанице. Например, применение больших языковых моделей требует знакомства с Langchain — точно так же, как изучение обработки естественного языка может оказаться непосильным без базовых навыков программирования на Python.
Поэтому мы создали AI Engineer Bootcamp 2024, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное и структурированное обучение по инженерии ИИ, доступное онлайн.
Эта новаторская программа обучения преодолевает самый значительный барьер на пути к вхождению в сферу разработки искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.
Наш курс разработан таким образом, чтобы органично преподавать взаимосвязанные темы, предоставляя вам все необходимое, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту при значительно меньших затратах средств и времени, чем в традиционных программах.
Навыки
1. Введение в искусственный интеллект
Структурированные и неструктурированные данные, контролируемое и неконтролируемое машинное обучение, генеративный ИИ и фундаментальные модели — эти знакомые модные словечки из мира ИИ; что именно они означают?
Зачем изучать ИИ? Получите глубокие знания в этой области с помощью направляемого исследования, которое охватывает основы ИИ, значение качественных данных, основные методы, генеративный ИИ и разработку продвинутых моделей, таких как GPT, Llama, Gemini и Claude.
2. Программирование на Python
Освоение программирования на Python необходимо для того, чтобы стать опытным разработчиком искусственного интеллекта — инструментов без написания кода недостаточно.
Python — современный язык программирования общего назначения, подходящий для создания веб-приложений, компьютерных игр и задач науки о данных. Его обширная библиотечная экосистема делает его идеальным для разработки моделей ИИ.
Зачем изучать программирование на Python?
Программирование на Python станет вашим основным инструментом для взаимодействия с моделями ИИ и интеграции их возможностей в ваши продукты.
3. Введение в НЛП на Python
Изучите обработку естественного языка (НЛП) и методы, позволяющие компьютерам понимать, генерировать и классифицировать человеческий язык.
Зачем изучать НЛП?
NLP формирует основу передовых моделей генеративного ИИ. Эта программа вооружает вас необходимыми навыками для разработки систем ИИ, которые осмысленно взаимодействуют с человеческим языком.
4. Введение в большие языковые модели
Этот раздел программы улучшает ваши навыки обработки естественного языка, обучая вас использовать мощные возможности больших языковых моделей (LLM). Изучите такие важные инструменты, как архитектура Transformers, GPT, Langchain, HuggingFace, BERT и XLNet.
Зачем изучать степень магистра права?
Этот модуль — ваш путь к пониманию того, как работают большие языковые модели и как их можно применять для решения сложных языковых задач, требующих глубокого понимания контекста.
5. Создание приложений с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, который позволяет осуществлять бесперебойную разработку приложений на базе искусственного интеллекта путем объединения в цепочку взаимодействующих компонентов.
Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать приложения, которые могут рассуждать. LangChain облегчает создание систем, в которых отдельные части — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть связаны между собой для улучшения общей функциональности.
6. Векторные базы данных
С появлением технологий искусственного интеллекта важность векторизации и векторных баз данных должна значительно возрасти. В этом модуле Векторные базы данных с Pinecone у вас будет возможность изучить базу данных Pinecone — ведущее решение для векторных баз данных .
Зачем изучать векторные базы данных?
Изучение векторных баз данных имеет решающее значение, поскольку оно позволяет вам эффективно управлять и запрашивать большие объемы многомерных данных, что типично для машинного обучения и приложений ИИ. Эти технические навыки позволяют вам развертывать оптимизированные по производительности приложения на основе ИИ.
7. Распознавание речи с помощью Python
Погрузитесь в увлекательную область распознавания речи и узнайте, как системы ИИ преобразуют устную речь в действенные идеи. Этот модуль охватывает такие фундаментальные концепции, как обработка звука, акустическое моделирование и передовые методы создания приложений преобразования речи в текст с использованием Python.
Зачем изучать распознавание речи?
Распознавание речи лежит в основе голосовых помощников, автоматизированных инструментов транскрипции и голосовых интерфейсов. Освоение этого навыка позволяет создавать приложения, которые естественным образом взаимодействуют с пользователями, и раскрывать весь потенциал аудиоданных в решениях ИИ.
Что вы получаете
Поэтому мы создали AI Engineer Bootcamp 2024, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное и структурированное обучение по инженерии ИИ, доступное онлайн.
Эта новаторская программа обучения преодолевает самый значительный барьер на пути к вхождению в сферу разработки искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.
Наш курс разработан таким образом, чтобы органично преподавать взаимосвязанные темы, предоставляя вам все необходимое, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту при значительно меньших затратах средств и времени, чем в традиционных программах.
Навыки
1. Введение в искусственный интеллект
Структурированные и неструктурированные данные, контролируемое и неконтролируемое машинное обучение, генеративный ИИ и фундаментальные модели — эти знакомые модные словечки из мира ИИ; что именно они означают?
Зачем изучать ИИ? Получите глубокие знания в этой области с помощью направляемого исследования, которое охватывает основы ИИ, значение качественных данных, основные методы, генеративный ИИ и разработку продвинутых моделей, таких как GPT, Llama, Gemini и Claude.
2. Программирование на Python
Освоение программирования на Python необходимо для того, чтобы стать опытным разработчиком искусственного интеллекта — инструментов без написания кода недостаточно.
Python — современный язык программирования общего назначения, подходящий для создания веб-приложений, компьютерных игр и задач науки о данных. Его обширная библиотечная экосистема делает его идеальным для разработки моделей ИИ.
Зачем изучать программирование на Python?
Программирование на Python станет вашим основным инструментом для взаимодействия с моделями ИИ и интеграции их возможностей в ваши продукты.
3. Введение в НЛП на Python
Изучите обработку естественного языка (НЛП) и методы, позволяющие компьютерам понимать, генерировать и классифицировать человеческий язык.
Зачем изучать НЛП?
NLP формирует основу передовых моделей генеративного ИИ. Эта программа вооружает вас необходимыми навыками для разработки систем ИИ, которые осмысленно взаимодействуют с человеческим языком.
4. Введение в большие языковые модели
Этот раздел программы улучшает ваши навыки обработки естественного языка, обучая вас использовать мощные возможности больших языковых моделей (LLM). Изучите такие важные инструменты, как архитектура Transformers, GPT, Langchain, HuggingFace, BERT и XLNet.
Зачем изучать степень магистра права?
Этот модуль — ваш путь к пониманию того, как работают большие языковые модели и как их можно применять для решения сложных языковых задач, требующих глубокого понимания контекста.
5. Создание приложений с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, который позволяет осуществлять бесперебойную разработку приложений на базе искусственного интеллекта путем объединения в цепочку взаимодействующих компонентов.
Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать приложения, которые могут рассуждать. LangChain облегчает создание систем, в которых отдельные части — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть связаны между собой для улучшения общей функциональности.
6. Векторные базы данных
С появлением технологий искусственного интеллекта важность векторизации и векторных баз данных должна значительно возрасти. В этом модуле Векторные базы данных с Pinecone у вас будет возможность изучить базу данных Pinecone — ведущее решение для векторных баз данных .
Зачем изучать векторные базы данных?
Изучение векторных баз данных имеет решающее значение, поскольку оно позволяет вам эффективно управлять и запрашивать большие объемы многомерных данных, что типично для машинного обучения и приложений ИИ. Эти технические навыки позволяют вам развертывать оптимизированные по производительности приложения на основе ИИ.
7. Распознавание речи с помощью Python
Погрузитесь в увлекательную область распознавания речи и узнайте, как системы ИИ преобразуют устную речь в действенные идеи. Этот модуль охватывает такие фундаментальные концепции, как обработка звука, акустическое моделирование и передовые методы создания приложений преобразования речи в текст с использованием Python.
Зачем изучать распознавание речи?
Распознавание речи лежит в основе голосовых помощников, автоматизированных инструментов транскрипции и голосовых интерфейсов. Освоение этого навыка позволяет создавать приложения, которые естественным образом взаимодействуют с пользователями, и раскрывать весь потенциал аудиоданных в решениях ИИ.
Что вы получаете
Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.