Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI w rozwoju oprogramowania
- Co to jest Generative AI vs Predictive AI
- Zastosowania AI w kodowaniu, analizie i automatyzacji
- Przegląd LLMs, transformerów i modeli uczenia głębokiego
Kodowanie wspomagane AI i przewidywanie rozwoju
- AI-zaawansowane uzupełnianie i generowanie kodu (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Przepowiadanie błędów i luk w kodzie przed wdrażaniem
- Automatyzowanie przeglądów kodu i sugestii optymalizacji
Budowanie modeli przewidujących dla aplikacji oprogramowania
- Zrozumienie prognozowania szeregów czasowych i analizy przewidywania
- Implementacja modeli AI dla prognozowania popytu i wykrywania anomalii
- Używanie Pythona, Scikit-learn i TensorFlow do modelowania przewidywania
Generative AI do generowania tekstu, kodu i obrazów
- Praca z GPT, LLaMA i innymi LLMs
- Generowanie danych syntetycznych, streszczeń tekstu i dokumentacji
- Tworzenie obrazów i wideo generowanych przez AI z modelami dyfuzyjnymi
Wdrażanie modeli AI w aplikacjach rzeczywistych
- Hosting modeli AI za pomocą Hugging Face, AWS i Google Cloud
- Budowanie usług API opartych o AI dla aplikacji biznesowych
- Dostosowywanie wstępnie przetrenowanych modeli AI do zadań specjalistycznych
AI dla przewidywania wniosków biznesowych i podejmowania decyzji
- AI-zaawansowana inteligencja biznesowa i analiza klientów
- Przepowiadanie trendów rynkowych i zachowania konsumentów
- Automatyzowanie optymalizacji przepływu pracy za pomocą AI
Etyczne AI i najlepsze praktyki w rozwoju
- Etyczne rozważania w podejmowaniu decyzji wspomaganych AI
- Wykrywanie uprzedzeń i sprawiedliwości w modelach AI
- Najlepsze praktyki dla interpretowalnego i odpowiedzialnego AI
Warsztaty i studia przypadków
- Implementacja analizy przewidywania dla rzeczywistego zestawu danych
- Budowanie czatbota z tekstem generowanym przez AI
- Wdrażanie aplikacji opartych o LLMs do automatyzacji
Podsumowanie i kolejne kroki
- Przegląd kluczowych wniosków
- Narzędzia i zasoby AI do dalszego uczenia się
- Ostatnia sesja Q&A
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych pojęć związanych z rozwojem oprogramowania
- Doświadczenie z jakimkolwiek językiem programowania (zalecany Python)
- Znajomość podstaw uczenia maszynowego lub AI (zalecana, ale nie wymagana)
Grupa docelowa
- Programiści
- Inżynierowie AI/ML
- Liderzy technicznych zespołów
- Menadżerowie produktów zainteresowani aplikacjami opartymi na AI
21 godzin