Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji na potrzeby tworzenia oprogramowania
- Czym jest Generative AI vs Predictive AI
- Zastosowania sztucznej inteligencji w kodowaniu, analityce i automatyzacji
- Przegląd LLM, transformatorów i modeli głębokiego uczenia się
Kodowanie wspomagane przez AI i rozwój predykcyjny
- Uzupełnianie i generowanie kodu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Przewidywanie błędów i luk w kodzie przed jego wdrożeniem
- Automatyzacja przeglądów kodu i sugestie dotyczące optymalizacji
Tworzenie modeli predykcyjnych dla aplikacji
- Zrozumienie prognozowania szeregów czasowych i analityki predykcyjnej
- Wdrażanie modeli AI do prognozowania popytu i wykrywania anomalii
- Korzystanie z Python, Scikit-learn i TensorFlow do modelowania predykcyjnego
Generative AI do generowania tekstu, kodu i obrazów
- Praca z GPT, LLaMA i innymi programami LLM
- Generowanie danych syntetycznych, podsumowań tekstowych i dokumentacji
- Tworzenie obrazów i filmów generowanych przez sztuczną inteligencję za pomocą modeli dyfuzyjnych
Wdrażanie modeli AI w rzeczywistych aplikacjach
- Hostowanie modeli AI przy użyciu Hugging Face, AWS i Google Cloud
- Tworzenie usług AI opartych na API dla aplikacji biznesowych
- Dostrajanie wstępnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji do zadań specyficznych dla domeny
Sztuczna inteligencja dla predykcyjnych Business spostrzeżeń i podejmowania decyzji
- Oparta na sztucznej inteligencji analiza biznesowa i analiza klientów
- Przewidywanie trendów rynkowych i zachowań konsumentów
- Automatyzacja optymalizacji przepływu pracy za pomocą AI
Etyczna sztuczna inteligencja i najlepsze praktyki w rozwoju
- Kwestie etyczne w podejmowaniu decyzji wspomaganych przez sztuczną inteligencję
- Wykrywanie stronniczości i uczciwość w modelach AI
- Najlepsze praktyki w zakresie interpretowalnej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Praktyczne warsztaty i studia przypadków
- Wdrażanie analizy predykcyjnej dla rzeczywistego zbioru danych
- Tworzenie chatbota opartego na sztucznej inteligencji z generowaniem tekstu
- Wdrażanie aplikacji opartej na LLM do automatyzacji
Podsumowanie i kolejne kroki
- Przegląd kluczowych wniosków
- Narzędzia i zasoby AI do dalszej nauki
- Końcowa sesja pytań i odpowiedzi
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych koncepcji tworzenia oprogramowania
- Doświadczenie z dowolnym językiem programowania (Python zalecane)
- Znajomość podstaw uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji (zalecane, ale niewymagane)
Odbiorcy
- Twórcy oprogramowania
- Inżynierowie AI/ML
- Liderzy zespołów technicznych
- Menedżerowie produktów zainteresowani aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji
21 godzin