Podstawy sztucznej inteligencji dla programistów i specjalistów ds. technologii

Ponieważ sztuczna inteligencja szybko zmienia rozwój oprogramowania, specjaliści ds. technologii muszą zrozumieć, jak działa sztuczną inteligencję, aby budować aplikacje nowej generacji. Ten kurs tekstowy pomaga wypełnić lukę między tradycyjną inżynierią oprogramowania a systemami sterowanymi sztuczną inteligencją, bez utraty w złożonej matematyce akademickiej. Przejdziesz z tradycyjnego specjalisty technicznego do programisty poinformowanego o sztucznej inteligencji, który może pewnie omawiać, projektować i wdrażać obciążenia AI. Poprzez naukę podstawowych struktur uczenia maszynowego, sieci neuronowych i nowoczesnych systemów generatywnych, będziesz przygotowany do integracji inteligentnych funkcji w swoich projektach. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię AI, w tym różnice między uczeniem maszynowym, głębokim uczeniemi się i generatywną AI. - Poznaj nowoczesne procesy uczenia maszynowego, od przygotowania danych po ocenę modelu. - Poznaj architekturę dużych modeli językowych i podstawy szybkiej inżynierii integracji oprogramowania. - Odkryj wzorce generowania zwiększone o wyszukiwanie i sposób wykorzystania baz danych wektorowych do przechowywania danych semantycznych. - Oceń etyczne zasady AI, poręcze bezpieczeństwa i podstawowe koncepcje MLOps do monitorowania modeli w produkcji. - Analizuj rzeczywiste obciążenia, aby określić, kiedy należy używać gotowych interfejsów API w porównaniu z modelami niestandardowymi. Ten kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych definicji, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczne wzorce projektowe, nowoczesne architektury AI i rozważania dotyczące wdrażania. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i koncepcyjnym przewodnikom architektonicznym zdobędziesz praktyczne ramy planowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, architektów systemów, menedżerów produktów i specjalistów ds. Technologii, którzy są nowicjuszami w sztucznej inteligencji. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym lub zaawansowaną matematyką. Zacznij czytać już dziś, aby z pewnością projektować, oceniać i wdrażać nowoczesne rozwiązania AI w swojej organizacji.