AI Engineer Associate: Podstawowe zasady i praktyka

Zapotrzebowanie na wykwalifikowanych inżynierów AI szybko rośnie, ale włamanie się do tej dziedziny wymaga jasnego zrozumienia podstawowych pojęć przed zanurzeniem się w złożone algorytmy. Ten kurs oparty na tekście przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych zasad matematycznych i obliczeniowych do odkrywania nowoczesnych procesów inżynieryjnych AI, w tym dużych modeli językowych i generowania powiększonego pobierania (RAG). Czego się nauczysz: 1. Poznaj podstawowe różnice między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczenie. 2. Wdrożyć podstawowe algorytmy uczenia maszynowego przy użyciu czystego, nowoczesnego kodu Pythona. 3. Poznaj architektury sieci neuronowych i podstawy treningu modeli głębokiego uczenia się. 4. Naucz się nowoczesnych wzorców inżynierii AI, w tym szybkich inżynierów i wektorowych baz danych. Zrozumieć, w jaki sposób systemy generowania rozszerzonego pobierania (RAG) łączą modele z danymi zewnętrznymi. Stosuj najlepsze praktyki w zakresie odpowiedzialnej oceny, monitorowania i wdrażania modeli AI. Zaczniesz od nauki kluczowej terminologii i kontekstu historycznego, zanim przejdziesz krok po kroku przez regresję, klasyfikację, sieci neuronowe i nowoczesne architektury AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów AI, programistów i entuzjastów technologii, którzy chcą uporządkowanego, przyjaznego dla początkującego wprowadzenia do inżynierii AI bez żadnych złożonych warunków wstępnych. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swoją podstawową wiedzę i pewnie wejść w świat inżynierii AI.