Основы полнофункциональной инженерии ИИ

Готовы выйти за рамки теории искусственного интеллекта и научиться создавать полноценное рабочее приложение? Этот курс проложит вам путь от написания первой строки кода до развертывания функциональной модели. Вы приобретете практические навыки управления полным жизненным циклом проекта ИИ. Вы научитесь обрабатывать данные, создавать и обучать модели машинного обучения и глубокого обучения, а также применять современные методы MLOps для развертывания и обслуживания ваших приложений, создавая прочный фундамент в качестве универсального специалиста по ИИ. Что вы узнаете: - Основы Python для науки данных, включая работу с NumPy и Pandas для манипуляции данными. - Создание классических моделей машинного обучения для регрессии и классификации с использованием Scikit-learn. - Понять принципы нейронных сетей и построить модели глубокого обучения с помощью TensorFlow или PyTorch. - Изучите основы генеративного ИИ и создайте базовые приложения с большими языковыми моделями (LLM) с использованием LangChain. - Примените основные принципы MLOps, контейнеризируя ваши приложения с Docker и отслеживая эксперименты. - Узнайте, как обслуживать свои модели в качестве API с помощью веб-платформы, такой как FastAPI. Курс начинается с основ Python и концепций анализа данных, затем проходит через машинное обучение, глубокое обучение и, наконец, принципы развертывания и управления системами ИИ. Этот курс предназначен для абсолютных новичков. Для начала не требуется предыдущий опыт в программировании или искусственном интеллекте. Начните свой путь к созданию комплексных приложений с искусственным интеллектом уже сегодня.