Entwicklung von generativen KI-Anwendungen mit Vertex AI

Sind Sie bereit, die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz für die Entwicklung von Anwendungen der nächsten Generation zu nutzen? Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der generativen KI und zeigt Ihnen, wie Sie diese mit cloudbasierten KI-Tools implementieren. Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Terminologie des maschinellen Lernens zum Einsatz voll funktionsfähiger generativer KI-Anwendungen übergehen. Durch das Lesen praktischer Erklärungen und die Analyse von Code-Snippets aus der Praxis lernen Sie, wie Sie große Sprachmodelle nutzen, Eingabeaufforderungen effektiv strukturieren und KI-Funktionen in Ihre Softwareprojekte integrieren können. Was Sie lernen: Verstehen Sie grundlegende generative KI-Konzepte, neuronale Netze und große Sprachmodelle; Konfigurieren und Aufrufen generativer Modelle mit Vertex AI und Cloud-APIs; Anwenden moderner Prompt-Engineering-Techniken zur Optimierung von Modellausgaben für bestimmte Aufgaben; Entwerfen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle Implementieren Sie Vektordatenbanken, um hochdimensionale Einbettungen zu speichern und abzufragen. Stellen Sie generative KI-Anwendungen sicher in einer Cloud-Umgebung bereit und überwachen Sie sie. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Kernarchitekturen, bevor Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur API-Integration, zum Prompt-Design und zur Anwendungsarchitektur folgen. Sie lernen ausschließlich durch klare schriftliche Erklärungen, strukturierte Codebeispiele und theoretische Durchläufe, die für ein einfaches Verständnis entwickelt wurden. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Systemarchitekten und Technologieenthusiasten, die neu in der KI sind und cloudbasierte generative Anwendungen erstellen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Mathematik erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um mit der Entwicklung intelligenter Anwendungen in der Cloud zu beginnen.