Schița de curs
Introducere în AI pentru Dezvoltarea de Software
- Ce este AI-ul Generativ vs AI-ul Predictiv
- Aplicații ale AI-ului în codare, analiză și automatizare
- Prezentare generală a LLM-urilor, transformatoarelor și modelelor de învățare profundă
Codare Asistată de AI și Dezvoltare Predictivă
- Completare și generare de cod asistată de AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Prezicerea bug-urilor și vulnerabilităților din cod înainte de implementare
- Automatizarea recenziilor de cod și a sugestiilor de optimizare
Construirea Modelelor Predictive pentru Aplicații Software
- Înțelegerea previziunilor pe serii de timp și a analizei predictive
- Implementarea modelelor de AI pentru previziunea cererii și detectarea anomaliilor
- Utilizarea Python, Scikit-learn și TensorFlow pentru modelarea predictivă
AI Generativ pentru Generarea de Text, Cod și Imagini
- Lucrul cu GPT, LLaMA și alte LLM-uri
- Generarea de date sintetice, rezumate de text și documentație
- Crearea de imagini și videoclipuri generate de AI folosind modele de difuzie
Implementarea Modelelor de AI în Aplicații din Lumea Reală
- Găzduirea modelelor de AI folosind Hugging Face, AWS și Google Cloud
- Construirea de servicii API bazate pe AI pentru aplicații de afaceri
- Ajustarea modelelor de AI preantrenate pentru sarcini specifice domeniului
AI pentru Perspective Predictive și Luarea Deciziilor în Afaceri
- Inteligența de afaceri și analiza clienților bazate pe AI
- Prezicerea tendințelor de piață și a comportamentului consumatorilor
- Automatizarea optimizării fluxurilor de lucru cu AI
AI Etic și Cele Mai Bune Practici în Dezvoltare
- Considerații etice în luarea deciziilor asistate de AI
- Detectarea părtinirilor și echitatea în modelele de AI
- Cele mai bune practici pentru AI interpretabil și responsabil
Ateliere Practice și Studii de Caz
- Implementarea analizei predictive pentru un set de date din lumea reală
- Construirea unui chatbot alimentat de AI cu generare de text
- Implementarea unei aplicații bazate pe LLM pentru automatizare
Rezumat și Pași Următori
- Recapitularea punctelor cheie
- Instrumente și resurse de AI pentru învățare continuă
- Sesiune finală de întrebări și răspunsuri
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază ale dezvoltării de software
- Experiență cu orice limbaj de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu conceptele de bază ale învățării automate sau AI (recomandat, dar nu obligatoriu)
Public țintă
- Dezvoltatori de software
- Ingineri AI/ML
- Lideri de echipe tehnice
- Manageri de produs interesați de aplicații alimentate de AI
Mărturii (3)
Trainerii pot răspunde la toate întrebările și pot accepta orice interogări
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Curs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Tradus de catre o masina
Explorarea diferitelor cazuri de utilizare și a aplicațiilor AI a fost utilă. Mi-a plăcut prezentarea detaliată a diferitelor Agenți AI.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Curs - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Tradus de catre o masina
M-am bucurat că instrucționarul avea multe cunoștințe și le-a împărtășit cu noi
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Curs - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Tradus de catre o masina