Описание
В курсе "Генеративный ИИ с большими языковыми моделями (LLMs)" вы узнаете основы работы генеративного ИИ и его развертывания в реальных приложениях. Этот курс предназначен для разработчиков, которые имеют базовое понимание LLM и хотят углубить свои знания. Пройдя этот курс, вы научитесь глубоко понимать генеративный ИИ, описывая ключевые этапы в типичном жизненном цикле генеративного ИИ на основе LLM, от сбора данных и выбора модели до оценки производительности и развертывания.
Читать далее
Курс охватывает архитектуру трансформеров, которая лежит в основе LLM, как они обучаются и как дообучение позволяет адаптировать LLM к различным конкретным случаям использования. Вы также изучите эмпирические законы масштабирования для оптимизации целевой функции модели в зависимости от размера набора данных, бюджета вычислений и требований к выводу. Курс включает обучение от экспертов AWS AI, которые активно создают и развертывают ИИ в бизнес-приложениях сегодня.
Это курс среднего уровня, поэтому рекомендуется иметь некоторый опыт программирования на Python и знакомство с основами машинного обучения, такими как контролируемое и неконтролируемое обучение, функции потерь и разбиение данных. Если вы проходили специализацию по машинному обучению или специализацию по глубокому обучению от DeepLearning.AI, вы будете готовы углубиться в основы генеративного ИИ.
Курс состоит из 17 видео, 7 чтений и 3 заданий, предоставляя всесторонний опыт обучения. По завершении вы получите базовые знания, практические навыки и функциональное понимание того, как работает генеративный ИИ, что позволит вам принимать обоснованные решения для ваших проектов и компаний.
- КатегорияКорпоративное обучение и e-learning
Основные функции Генеративный ИИ с большими языковыми моделями
Инструктор: Крис Фрегли
Уровень навыков: Средний
Сертификат: Да
Количество курсов: 1
Оценка продолжительности: 3 недели
Задания: 3
Видео: 17
Чтения: 7
Как использовать Генеративный ИИ с большими языковыми моделями?
Понять: Изучите основы генеративного ИИ и LLM.
Изучить: Погрузитесь в архитектуру трансформеров и методы их обучения.
Применить: Используйте эмпирические законы масштабирования для оптимизации моделей.
Развернуть: Реализуйте лучшие практики для развертывания генеративного ИИ в реальных приложениях.
Варианты использования Генеративный ИИ с большими языковыми моделями
- Оптимизация моделей
- Развертывание генеративного ИИ
- Обучение LLM
- Дообучение моделей
- Бизнес-приложения
