Podstawy nowoczesnej sztucznej inteligencji: uczenie maszynowe, LLM i agenci AI

Sztuczna inteligencja zmienia każdą branżę, ale zrozumienie, jak te technologie faktycznie działają, jest kluczem do wykorzystania ich prawdziwego potencjału. Ten kurs pisemny demistyfikuje podstawowe koncepcje nowoczesnej sztucznej inteligencji, prowadząc Cię od ciekawskiego początkującego do pewnego siebie myśliciela koncepcyjnego. Do końca tego kursu przejdziesz od prostego korzystania z narzędzi AI do zrozumienia mechanizmów leżących u podstaw uczenia maszynowego, dużych modeli językowych (LLM) oraz systemów autonomicznych agentów. Dowiesz się, jak: Zrozumieć fundamentalne różnice między uczeniem nadzorowanym, uczeniem nienadzorowanym i uczeniem głębokim. Poznać, w jaki sposób duże modele językowe (LLM) przetwarzają tekst, przewidują tokeny i generują odpowiedzi przypominające ludzkie. Stosować podstawowe techniki inżynierii promptów (prompt engineering), aby kierować modele AI w stronę dokładnych i kontekstowych wyników. Poznać podstawy Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz dowiedzieć się, jak bazy danych wektorowych poprawiają pamięć AI. Odkryć architekturę autonomicznych agentów AI oraz dowiedzieć się, jak planują, używają narzędzi i wykonują złożone przepływy pracy. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i wczesnych koncepcji uczenia maszynowego, a następnie systematycznie przechodzi do architektur generatywnej sztucznej inteligencji, nowoczesnych wzorców LLM oraz rozwoju frameworków autonomicznych agentów. Kurs jest przeznaczony w całości dla początkujących i nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w programowaniu ani wiedzy matematycznej. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować solidne fundamenty koncepcyjne w technologiach kształtujących naszą przyszłość.