掌握专业级生成式AI应用构建技巧

利用大型语言模型(LLM)创建强大可扩展且可用于生产的AI驱动解决方案

学习内容：

• 探索生成式人工智能的基础概念，包括架构、关键组件和工具。
• 深入了解高级主题，如检索增强生成（RAG）、LangChain以及尖端编排框架的集成。
• 获得使用AWS Bedrock和Google Vertex AI等云平台的实践经验，以便微调应用程序并将其部署到实际场景中。
• 掌握构建具有记忆功能的聊天机器人、高级数据检索、情感分析工具以及多模式AI应用的实际实现技术。
• 了解LLMOps相关知识，包括优化技术和部署策略，确保可扩展性和生产级性能。

课程内容主题：

• 生成式人工智能 (GenAI)
• 数据科学
• 发展

课程要求：

• 基本编程知识，尤其是熟悉Python等语言。
• 对人工智能和机器学习基础知识的理解。
• 使用API的入门级经验。
• 接触过AWS、Google Cloud或Azure等云平台（但不是强制要求）。
• 基本的数据结构知识，以有效管理AI工作流程。
• 掌握命令行工具的基本设置和故障排除能力。
• 强烈的求知欲，渴望探索复杂系统和技术的工作流程。
• 可靠的互联网连接用于访问云平台并进行实践练习。

课程详细描述：

通过这门专为高级开发人员、数据科学家、AI爱好者和技术领导者设计的综合课程，掌握构建专业级生成式AI应用的专业技巧。本课程涵盖了您需要了解的所有知识，以利用大型语言模型（LLM）创建强大、可扩展且可用于生产的AI驱动解决方案。

首先深入探索基础概念，包括生成式人工智能系统的架构、关键组件和工具，并进一步学习高级主题，如检索增强生成(RAG)、LangChain、LlamaIndex以及尖端编排框架的集成。通过使用AWS Bedrock和Google Vertex AI等云平台的实际操作练习，提升您的技能以微调应用程序并在现实场景中部署它们。

此外，课程还深入探讨了如何实现实际应用，包括具有记忆功能的聊天机器人、高级数据检索技术、情绪分析工具及多模式AI应用。您将掌握管理自定义数据集、创建高效管道和优化性能等关键技能以确保系统的可扩展性。最终，您能够设计、部署并维护超出专业标准的生产级AI系统，在快速发展的生成式AI开发与创新领域中保持领先地位。

• 本课程适合AI爱好者和开发者：希望深入理解和应用大型语言模型（LLM）构建专业级应用程序的人士。
• 机器学习工程师：希望提高AI应用程序开发技能，特别是在RAG、LangChain及LLMOps领域具有专长的专业人士。
• 数据科学家：旨在通过先进的人工智能技术解决复杂的数据相关问题的个人。
• 云工程师：有意向使用AWS和Google Cloud等云平台部署AI应用和微调LLM的开发人员与工程师。
• 软件工程师：希望将先进的人工智能模型集成到软件产品中并扩展自身专业知识的技术人员。
• 科技企业家及创新者：希望创造颠覆行业或解决现实问题的人工智能解决方案和个人。
• 学生和研究人员：寻求亲身体验尖端人工智能技术和框架，以从事AI职业或进一步深造的学生与科研人员。
• 未来技能爱好者：渴望在快速发展的人工智能及机器学习领域保持领先的个人。

B站免费课程

更多 软件编程 教程