Основы инженерии ИИ

Искусственный интеллект трансформирует программный ландшафт, но для создания надежных систем ИИ требуется прочный инженерный фундамент. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции разработки искусственного интеллекта, подготовит к проектированию, созданию и оценке интеллектуальных приложений. Вы начнете с ключевой терминологии и основных определений, чтобы получить четкое представление о том, как работают модели машинного обучения. По мере продвижения вы изучите современные шаблоны дизайна ИИ, включая векторные базы данных и генерацию с дополнением поиска (RAG), которые необходимы для создания контекстно-ориентированных приложений. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций ИИ, парадигм машинного обучения и архитектур нейронных сетей. 2. Разрабатывать эффективные подсказки с использованием методов структурированного проектирования подсказок. 3. Изучить векторные базы данных и методы хранения и поиска в них высокомерных данных. 4. Интеграция предварительно обученных больших языковых моделей и API в программные рабочие процессы. 5. Применять основные принципы MLOps для развертывания, тестирования и мониторинга систем ИИ. 6. Практика оценки выходных данных модели ИИ на точность и производительность. Это руководство начинается с основных определений и постепенно переходит к практическим моделям архитектуры и стратегиям развертывания. Он разработан специально для начинающих, разработчиков программного обеспечения и технологических энтузиастов, которые хотят понять системы ИИ, не нуждаясь в опыте в продвинутой математике. Начните свое путешествие в ИИ-инженерии и узнайте, как создавать программное обеспечение следующего поколения.