Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială pentru Dezvoltarea Software-ului

  • Ce este Inteligența Artificială Generativă vs. Predicțivă
  • Aplicațiile AI în codare, analiză și automatizare
  • Prezentarea LLM-uri (Large Language Models), transformeri și modele de învățare profunda

Codificare asistată de AI și Dezvoltare Predicțivă

  • Completarea și generarea automatizate a codului prin inteligență artificială (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Previziunea erorilor de cod și vulnerabilităților înainte de implementare
  • Automatizarea revizuirii codului și a sugestiilor de optimizare

Crearea de Modele Predicțive pentru Aplicațiile Software

  • Compreensiunea previziunii seriei temporale și a analizei predicțive
  • Implementarea modelelor AI pentru previziunea cererii și detectarea anomalilor
  • Utilizarea Python, Scikit-learn, și TensorFlow pentru modelare predicțivă

Inteligența Artificială Generativă pentru Generearea de Text, Cod și Imagini

  • Lucrul cu GPT, LLaMA și alte LLM-uri (Large Language Models)
  • Generarea de date sintetice, rezumate de text și documentație
  • Crearea de imagini și video AI generate prin modele difuzive

Implementarea Modelelor AI în Aplicațiile din Viața Reală

  • Gestionarea modelelor AI cu ajutorul Hugging Face, AWS și Google Cloud
  • Crearea de servicii AI bazate pe API pentru aplicații de afaceri
  • Afinajul modelelor AI preantrenate pentru sarcini specifice domeniului

Inteligența Artificială Pentru Analize Predicțive Bizantine și Decizii

  • Inteligență artificială dirijată inteligența afacerilor și analiza clientului
  • Previziunea tendințelor pieței și comportamentului consumatorilor
  • Automatizarea optimizărilor fluxului de muncă cu ajutorul AI

Inteligența Artificială Etică și Cele Mai Bune Practici în Dezvoltare

  • Considerente etice în luarea deciziilor asistate de AI
  • Detectarea biase-ului și egalitatea în modelele AI
  • Cele mai bune practici pentru AI interpretabilă și responsabilă

Ateliere Practice și Studii de Caz

  • Implementarea analizei predicțive pentru un set de date din viața reală
  • Crearea unui chatbot asistat AI cu generare de text
  • Implementarea unei aplicații bazate pe LLM-uri (Large Language Models) pentru automatizare

Rezumat și Următoarele Pași

  • Revizuirea punctelor cheie
  • Instrumente AI și resurse pentru învățarea continuă
  • Sesiune finală de întrebări-raspunsuri

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale dezvoltării software
  • Experiența cu orice limbaj de programare (se recomandă Python)
  • Cunoștințele fundamentale în ceea ce privește învățarea automată sau Inteligența Artificială (recomandat, dar nu obligatoriu)

Publicul vizat

  • Dezvoltatori de software
  • Ingineri AI/ML
  • Conducători ai echipelor tehnice
  • Managerii produsului interesați de aplicații bazate pe Inteligența Artificială
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite