آکادمی

TL;DR

• در این دوره شما یاد خواهید گرفت که با مدل‌های استدلالی کار کنید تا عوامل هوش مصنوعی.
• درجه تولید بسازید که می‌توانند به‌طور مستقل با جریان‌های کاری پیچیده،.
• از تجزیه و تحلیل عمیق گرفته تا عوامل پشتیبانی،.

چه اتفاقی افتاد

در این دوره شما یاد خواهید گرفت که با مدل‌های استدلالی کار کنید تا عوامل هوش مصنوعی. درجه تولید بسازید که می‌توانند به‌طور مستقل با جریان‌های کاری پیچیده،.

از تجزیه و تحلیل عمیق گرفته تا عوامل پشتیبانی،. مقابله کنند.

یاد بگیرید که سیستم‌های قوی را طراحی و ارزیابی کنید که LLMها،. ابزارها،.

حافظه و برنامه‌ریزی را برای ارسال برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی ترکیب می‌کنند. تکنیک‌هایی را برای ساخت، بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی ارزیاب‌های هوش مصنوعی با حداقل ورودی انسانی توسعه دهید.

با ترکیب بررسی‌های برنامه‌ای با داوران مبتنی بر LLM،. ایجاد خطوط لوله ارزیابی قابل اعتماد برای برنامه‌های LLM را بیاموزید.

تکنیک‌های عملی RAG برای مهندسان:. راه‌حل‌های آماده تولید را از کارشناسان صنعت یاد بگیرید تا عملکرد را بهینه کنید،.

هزینه‌ها را کاهش دهید و دقت و ارتباط برنامه‌های خود را افزایش دهید. این دوره همه چیزهایی را که برای شروع مهندسی سریع نیاز دارید را پوشش می‌دهد،.

از دستورات سیستم و تکنیک‌های ساختاری گرفته تا استراتژی‌های خاص مدل. با استفاده از درک متن استفاده از مورد، شما با کد و دانش صنعت تجربه کسب خواهید کرد.

مهارت‌های مهندسی LLM خود را با جیسون لیو، نویسنده کتابخانه مربی بهبود بخشید. در این دوره کوتاه و مفید،.

درباره مدیریت ساختار یافته خروجی JSON،. فراخوانی تابع،.

اعتبارسنجی پیچیده با Pydantic و موارد دیگر بیاموزید! یاد بگیرید که چگونه برنامه‌های مبتنی بر LLM را با استفاده از APIهای LLM،.

Langchain و ابزار Weights & Biases LLM بسازید. این دوره شما را در کل فرآیند طراحی،.

آزمایش و ارزیابی برنامه‌های مبتنی بر LLM راهنمایی می‌کند. با دوره جامع ما یاد بگیرید که از قدرت LLM استفاده کنید.

اهمیت و تاریخچه LLMها را کشف کنید،. معماری،.

تکنیک‌های آموزشی و روش‌های تنظیم دقیق آنها را کشف کنید. با دستور العمل‌های عملی از جاناتان فرانکل (MosaicML) و دیگر رهبران صنعت،.

تجربه عملی به دست آورید و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند LoRA و تنظیم پیشوند را بیاموزید. مناسب برای ماشین مهندسان یادگیری، دانشمندان داده، محققان و علاقه مندان به NLP.

جلوتر از منحنی باشید و در رشته LLM متخصص شوید. エンジニア向け実践的なRAG開発：性能の最適化、コスト削減、アプシンの精度と関連性を向上させ.

بر هرج و مرج مدل غلبه کنید،. گردش کار کلیدی را خودکار کنید،.

از حاکمیت اطمینان حاصل کنید و چرخه عمر مدل انتها به انتها را ساده کنید. این دوره مفاهیم،.

​​بهترین شیوه‌ها و ابزارهایی را برای ارتقای سطح مدیریت مدل خود و ایجاد موفقیت در اختیار شما. قرار می‌دهد.

آوردن مدل‌های یادگیری ماشینی به تولید چالش برانگیز است،. با یک چرخه حیات تکرار شونده که از اجزای پیچیده بسیاری تشکیل شده است.

داشتن یک فرآیند منضبط،. منعطف و مشارکتی - یک سیستم MLOps موثر - برای فعال کردن سرعت و دقت،.

و ایجاد یک خط لوله یادگیری ماشینی سرتاسر که به‌طور مداوم مدل‌ها و خدمات ML آماده تولید را. ارائه می‌کند،.

بسیار مهم است. گردش کار ML خود را ساده کنید و با خودکارسازی در زمان ارزشمند خود صرفه جویی کنید خطوط.

لوله شما و استقرار مدل‌ها با اطمینان. نحوه استفاده از GitHub Actions و ادغام ردیابی آزمایش W&B را در این تجربه یادگیری عملی و عملی.

بیاموزید. کسب تخصص در اعتبارسنجی داده‌ها برای ایجاد خطوط لوله ML تولید قوی،.

شناسایی جابجایی داده‌ها و مدیریت کیفیت داده‌ها با استفاده از ابزارهای پیشرفته خودکار.

چرا مهم است

اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیم‌گیری سازمانی اثر می‌گذارد.

منبع

لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده می‌شود.