Практическая инженерия ИИ: создание приложений с LLMs

Спрос на квалифицированных инженеров ИИ, которые могут преодолеть разрыв между разработкой моделей и производственными системами, быстро растет. Начните свое путешествие в эту захватывающую область, овладев основными навыками программирования и развертывания, необходимыми для современных приложений ИИ. К концу этого курса вы получите прочные знания о том, как структурировать, создавать и тестировать практические службы ИИ, сосредоточившись на интеграции больших языковых моделей (LLM) и разработке основных шаблонов автономных агентов. Что вы узнаете: * Понять основные принципы ИИ-инженерии, системного дизайна и современной экосистемы Python. * Основы программирования на Python, включая современный синтаксис и эффективное использование подсказок типов для написания надёжного кода. * Узнайте основные методы быстрого проектирования и как интегрировать LLM в приложения для интеллектуальных выходов. * Применение моделей поиска-дополненного генерирования (RAG) для улучшения поиска знаний LLM с использованием внешних источников данных. * Настройка простых автономных агентов и цепей для автоматизации сложных задач и рабочих процессов принятия решений. * Практика развертывания и структурирования базовых услуг ИИ, с акцентом на обслуживаемость и готовность к производству. Программа начинается с тщательного введения в основы Python и передовые методы разработки. Затем она переходит к практической разработке приложений, охватывая взаимодействие LLM, создание агентов и шаги, необходимые для подготовки службы к развертыванию. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в области искусственного интеллекта или разработки программного обеспечения, которые хотят получить практический, ориентированный на инженерный путь в эту область. Не требуется предварительных знаний машинного обучения или продвинутого программирования. Начните строить фундамент для карьеры в области искусственного интеллекта сегодня.