Проектирование и создание генеративных приложений ИИ

Генеративный ИИ меняет способы создания программного обеспечения, но для перехода от простых команд к надёжным, готовым к производству приложениям требуется хорошее понимание системной архитектуры. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции и шаблоны проектирования, необходимые для создания надёжных решений на базе ИИ. Вы перейдете от любопытного разработчика к архитектору, способному разрабатывать, внедрять и оценивать приложения, работающие на основе больших языковых моделей (LLM). Работая с четкими письменными объяснениями и структурированными проходами по коду, вы поймете, как безопасно и эффективно интегрировать компоненты ИИ в современные программные системы. Что вы узнаете: - Понимание основных архитектур LLM, ключевой терминологии и того, как модели трансформаторов обрабатывают текст. - Применение методов быстрого проектирования для программного управления поведением модели и структурой выхода. - Настройка систем поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения LLM к внешним источникам данных. - Интегрируйте векторные базы данных для эффективного хранения и запроса семантических вложений. - Разработайте безопасные рабочие процессы приложений, которые обрабатывают ограничения модели, галлюцинации и ограничения скорости API. - Изучите основные концепции MLOps для мониторинга, оценки и обслуживания генеративных приложений ИИ в производстве. Курс направлен на разработчиков программного обеспечения, системных архитекторов и технических энтузиастов, которые хотят получить фундаментальное понимание дизайна приложений ИИ. Курс включает в себя изучение основных терминов и основных механик языковых моделей, а затем шаг за шагом проходят через шаблоны приложений, интеграцию данных и передовые методы производства. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением, хотя знакомство с основами программирования будет полезным. Начните читать сегодня, чтобы овладеть архитектурными шаблонами эры генеративного ИИ.