Generatywna sztuczna inteligencja dla rozwiązań chmurowych

Nowoczesna chmura obliczeniowa rozwija się szybko wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, dlatego ważne jest, aby zrozumieć, jak wykorzystać te nowe technologie. Ten kurs wprowadza podstawowe zasady wdrażania i zarządzania obciążeniami generatywnymi AI w środowiskach chmurowych. Dzięki jasnym, pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przewodnikom architektonicznym przejdziesz od entuzjastów chmury do architekta zdolnego do projektowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Opanujesz podstawy dużych modeli językowych, nauczysz się wybierać odpowiednie usługi w chmurze i zrozumiesz, jak organizować potoki danych dla inteligentnych aplikacji. Czego się nauczysz: Najpierw zrozum podstawową terminologię generatywnej sztucznej inteligencji, dużych modeli językowych i podstawowych pojęć chmury. Po drugie, zastosuj wzorce generowania z użyciem funkcji pobierania (RAG), aby połączyć modele AI z prywatnymi źródłami danych w chmurze. Po trzecie, skonfiguruj bazy danych wektorowych w ramach infrastruktury chmury w celu wydajnego wyszukiwania i pobierania semantycznych. Po czwarte, zaprojektuj bezpieczne i skalowalne architektury chmury, które chronią poufne dane przy użyciu zewnętrznych interfejsów API AI. Po piąte, zarządzaj optymalizacją kosztów, opóźnień i wydajności dla usług generatywnych AI hostowanych w chmurze. Po szóste, praktyka oceny różnych strategii wdrażania modelu w oparciu o konkretne wymagania biznesowe i techniczne. Począwszy od podstawowych definicji sieci neuronowych i usług w chmurze, ten kurs tekstowy prowadzi krok po kroku przez wzorce architektoniczne, kwestie bezpieczeństwa i rzeczywiste scenariusze wdrożenia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w przetwarzaniu w chmurze lub sztucznej inteligencji, bez wcześniejszego programowania lub zaawansowanego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby zdobyć umiejętności potrzebne do projektowania rozwiązań AI nowej generacji opartych na chmurze.