Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în inteligența artificială pentru dezvoltarea software

  • Ce este inteligența artificială generativă vs predictivă
  • Aplicații ale inteligenței artificiale în codare, analize și automatizare
  • Prezentare generală a modelelor LLM, transformatoarelor și modelelor de învățare profundă

Codare asistată de inteligență artificială și dezvoltare predictivă

  • Completare și generare de cod asistată de inteligență artificială (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Prezicerea bug-urilor și vulnerabilităților de cod înainte de implementare
  • Automatizarea recenziilor de cod și sugestiilor de optimizare

Construirea modelelor predictive pentru aplicații software

  • Înțelegerea previziunilor bazate pe serii temporale și a analizelor predictive
  • Implementarea modelelor de inteligență artificială pentru previziunea cererii și detectarea anomaliilor
  • Utilizarea Python, Scikit-learn și TensorFlow pentru modelarea predictivă

Inteligența artificială generativă pentru generarea de text, cod și imagini

  • Lucrul cu GPT, LLaMA și alte modele LLM
  • Generarea de date sintetice, rezumate de text și documentație
  • Crearea de imagini și videoclipuri generate de inteligență artificială cu modele de difuzie

Implementarea modelelor de inteligență artificială în aplicații din lumea reală

  • Găzduirea modelelor de inteligență artificială folosind Hugging Face, AWS și Google Cloud
  • Construirea de servicii API bazate pe inteligență artificială pentru aplicații de business
  • Ajustarea modelelor de inteligență artificială pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului

Inteligența artificială pentru informații și luarea deciziilor predictive în business

  • Inteligența de business și analiza clienților bazate pe inteligență artificială
  • Prezicerea tendințelor de piață și a comportamentului consumatorilor
  • Automatizarea optimizării fluxurilor de lucru cu inteligența artificială

Inteligența artificială etică și cele mai bune practici în dezvoltare

  • Considerații etice în luarea deciziilor asistate de inteligență artificială
  • Detectarea părtinirilor și corectitudinea în modelele de inteligență artificială
  • Cele mai bune practici pentru inteligența artificială interpretabilă și responsabilă

Ateliere practice și studii de caz

  • Implementarea analizelor predictive pentru un set de date din lumea reală
  • Construirea unui chatbot alimentat de inteligență artificială cu generare de text
  • Implementarea unei aplicații bazate pe modele LLM pentru automatizare

Rezumat și pași următori

  • Recapitularea punctelor cheie
  • Instrumente și resurse de inteligență artificială pentru învățare continuă
  • Sesiune finală de întrebări și răspunsuri

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale dezvoltării software
  • Experiență cu orice limbaj de programare (se recomandă Python)
  • Familiaritate cu noțiunile de bază ale învățării automate sau ale inteligenței artificiale (recomandat, dar nu obligatoriu)

Publicul țintă

  • Dezvoltatori software
  • Ingineri AI/ML
  • Lideri de echipe tehnice
  • Manageri de produse interesați de aplicații alimentate de inteligență artificială
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite