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DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程

DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程教你如何使用 API 和开源库将 AI 集成到软件中。获得实践技能,构建 AI 驱动的系统,提升用户体验。

  • 报名人数21,514
  • 评分4.7+★ (32条评价)
  • 时长29小时
  • 模块数10门课程
  • 价格订阅
  • 证书是
  • 难度入门
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DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程 截图
DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程 截图

DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程旨在为有志于成为 AI 工程师的人提供将 AI 集成到软件应用中的必要技能。该课程提供与 API 和开源库的实践经验,使学习者能够创建增强功能和用户体验的 AI 驱动系统。参与者将探索 AI 工程师使用的基本工具和技术,例如 OpenAI API、Hugging Face 的预训练模型库、用于构建语言模型应用的 LangChain,以及用于高效相似性搜索和推荐系统的 Pinecone 向量数据库。

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通过实践练习和真实项目,学习者将获得构建聊天机器人、推荐引擎和语义搜索应用的能力。课程深入探讨大型语言模型(LLMs)和提示工程技术的潜力,以优化特定用例的模型输出。此外,参与者将学习 LLMOps,涵盖在生产环境中开发、部署和维护 AI 系统的实践。

该课程强调集成第三方 API 的最佳实践、处理速率限制以及构建稳健模型输出的结构。通过应用软件工程原则,学习者将能够编写模块化、文档齐全且可测试的代码。课程还涵盖使用模型上下文协议(MCP)将应用集成到外部系统中。

完成课程后,参与者将具备使用行业标准工具和最佳实践开发 AI 驱动应用的技能和作品集。他们将准备将 AI 功能集成到后端系统和面向用户的应用中,与数据科学家和软件工程师合作,并在快速发展的 AI 领域保持领先。该课程还提供行业认可的认证,帮助学习者脱颖而出,证明他们的技能。

  • 类别教育与研究
  • 定价模式订阅制

  • 与 API 和开源库的实践经验

  • 将 AI 集成到软件应用中

  • 使用 OpenAI API 进行语言模型

  • 访问 Hugging Face 的预训练模型

  • 使用 LangChain 构建应用

  • 利用 Pinecone 向量数据库

  • 学习 LLMOps 以进行 AI 系统部署

  • API 集成的最佳实践

  1. 探索:学习基本工具和技术

  2. 实践:通过练习获得实践经验

  3. 开发:构建 AI 驱动的应用

  4. 集成:应用 API 集成的最佳实践

  • AI 驱动的聊天机器人
  • 推荐引擎
  • 语义搜索
  • API 集成
  • AI 系统部署

DataCamp 开发者助理 AI 工程师课程 评价

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