Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Рабочие процессы генеративного ИИ для специалистов по обработке данных
Улучшите свой процесс обработки данных, интегрировав в ежедневные аналитические рабочие процессы большие языковые модели, разработку подсказок и векторные базы данных.
О курсе
По мере роста сложности данных традиционные методы анализа могут быть значительно ускорены искусственным интеллектом. Интеграция генеративного ИИ в ваш инструментарий анализа данных позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, генерировать синтетические данные и быстрее извлекать более глубокие выводы.
Этот письменный курс предоставит вам базовые знания и практические шаблоны кода, необходимые для использования больших языковых моделей в ваших проектах по работе с данными. Вы перейдете от ручной обработки данных к рабочим процессам с поддержкой ИИ, повысив свою производительность и расширив свои аналитические возможности.
Что вы узнаете:
- Поймете основные принципы генеративного ИИ, архитектуры трансформеров и больших языковых моделей.
- Примените методы проектирования подсказок, специально оптимизированные для очистки данных, проектирования признаков и генерации кода.
- Изучите шаблоны генерации с расширением поиска (RAG) и векторные базы данных для запроса пользовательских коллекций документов.
- Сгенерируйте высококачественные синтетические данные для балансировки наборов данных и обучения надежных моделей машинного обучения.
- Анализируйте неструктурированные текстовые данные в больших масштабах с использованием интеграции языковых моделей на основе API.
Курс начинается с базовой терминологии и механики языковых моделей, а затем переходит к пошаговым письменным руководствам по интеграции API, проектированию подсказок и расширению данных. Вы будете работать со структурированными текстовыми объяснениями и понятными примерами кода, разработанными для непосредственной интеграции в ваши существующие конвейеры Python.
Этот курс предназначен для начинающих и практикующих специалистов по анализу данных, которые хотят интегрировать инструменты ИИ в свою работу; предварительный опыт работы с генеративным ИИ не требуется, хотя базовое знание Python будет полезным.
Начните обучение сегодня, чтобы модернизировать свой рабочий процесс в области анализа данных с помощью генеративного ИИ.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 30 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
41 мин практического материала
Отзывы (1)
Студенты также прошли
Практическое руководство для разработчиков по использованию искусственного интеллекта для ускорения каждого этапа процесса создания приложений, от идеи до запуска.
$4.99$9.99
Используйте инструменты искусственного интеллекта для разработки планов уроков, создания увлекательных материалов и персонализации процесса обучения.
$4.99$9.99
Откройте для себя основные принципы генеративного искусственного интеллекта и научитесь создавать эффективные подсказки для широкого спектра практических применений.
$4.99$9.99
Создание специализированных решений ИИ с использованием Python и векторных баз данных с помощью четких письменных объяснений и практических упражнений по кодированию.
$4.99$9.99
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство