Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Otwartych Modeli LLMs

  • Przegląd modeli DeepSeek, Mistral, LLaMA i innych modeli open-source
  • Jak działają LLMs: Transformery, samo-uwaga i szkolenie
  • Porównanie otwartych modeli LLMs z modelami własnościowymi

Dopasowywanie i Dostosowywanie LLMs

  • Przygotowanie danych do dopasowywania
  • Szkolenie i optymalizacja LLMs przy użyciu Hugging Face
  • Ocenianie wydajności modeli i redukowanie uprzedzeń

Budowanie Agentów AI z LLMs

  • Wprowadzenie do LangChain w rozwoju agentów AI
  • Projektowanie pracowników opartych na agentach z LLMs
  • Pamięć, generacja z uzupełnianiem wyszukiwania (RAG) i wykonywanie działań

Wdrażanie Agentów Opartych na LLMs

  • Konteneryzacja agentów AI z Dockerem
  • Integracja LLMs z aplikacjami przedsiębiorstwowymi
  • Skalowanie agentów AI za pomocą usług chmurowych i API

Bezpieczeństwo i Zgodność w Przedsiębiorczości AI

  • Rozważania etyczne i zgodność z regulacjami
  • Zmniejszanie ryzyka w automatyzacji napędzanej przez AI
  • Monitorowanie i audytowanie zachowania agentów AI

Studia Przypadków i Zastosowania w Rzeczywistym Świecie

  • Wirtualni asystenci napędzani LLMs
  • Automatyzacja dokumentów napędzana przez AI
  • Niestandardowe agenty AI dla analiz przedsiębiorstwowych

Optymalizowanie i Utrzymywanie Agentów Opartych na LLMs

  • Ciągłe udoskonalanie i aktualizowanie modeli
  • Wdrażanie monitorowania i pętli zwrotnych
  • Strategie optymalizacji kosztów i dostrajania wydajności

Podsumowanie i Następne Krok

Wymagania

  • Silne zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu w języku Python
  • Znajomość dużych modeli językowych (LLMs) i przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Uczestnicy

  • Inżynierowie AI
  • Programiści oprogramowania przedsiębiorczego
  • Liderzy biznesowi
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie