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 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