Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη για Ανάπτυξη Λογισμικού
- Τι είναι η Παραγωγική έναντι της Προβλεπτικής Τεχνητής Νοημοσύνης
- Εφαρμογές της ΤΝ στην κωδικοποίηση, την ανάλυση και τον αυτοματισμό
- Επισκόπηση των LLM, μετασχηματιστών και μοντέλων βαθιάς μάθησης
Κωδικοποίηση με υποβοήθηση ΤΝ και Προβλεπτική Ανάπτυξη
- Ολοκλήρωση κώδικα και παραγωγή με τη βοήθεια ΤΝ (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Πρόβλεψη σφαλμάτων κώδικα και ευπαθειών πριν από την ανάπτυξη
- Αυτοματοποίηση ελέγχων κώδικα και προτάσεων βελτιστοποίησης
Δημιουργία Προβλεπτικών Μοντέλων για Εφαρμογές Λογισμικού
- Κατανόηση προβλέψεων χρονοσειρών και προβλεπτικής ανάλυσης
- Υλοποίηση μοντέλων ΤΝ για πρόβλεψη ζήτησης και ανίχνευση ανωμαλιών
- Χρήση Python, Scikit-learn και TensorFlow για προβλεπτική μοντελοποίηση
Παραγωγική ΤΝ για Παραγωγή Κειμένου, Κώδικα και Εικόνων
- Εργασία με GPT, LLaMA και άλλα LLM
- Παραγωγή συνθετικών δεδομένων, περιλήψεων κειμένου και τεκμηρίωσης
- Δημιουργία εικόνων και βίντεο με παραγωγή ΤΝ χρησιμοποιώντας μοντέλα διάχυσης
Ανάπτυξη Μοντέλων ΤΝ σε Πραγματικές Εφαρμογές
- Φιλοξενία μοντέλων ΤΝ με χρήση Hugging Face, AWS και Google Cloud
- Δημιουργία υπηρεσιών ΤΝ βασισμένων σε API για επιχειρηματικές εφαρμογές
- Βελτιστοποίηση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων ΤΝ για εξειδικευμένες εργασίες ανά τομέα
ΤΝ για Προβλεπτικές Επιχειρηματικές Πληροφορίες και Λήψη Αποφάσεων
- Επιχειρηματική ευφυΐα και ανάλυση πελατών με γνώμονα την ΤΝ
- Πρόβλεψη τάσεων της αγοράς και καταναλωτικής συμπεριφοράς
- Αυτοματοποίηση βελτιστοποιήσεων ροής εργασίας με ΤΝ
Ηθική ΤΝ και Βέλτιστες Πρακτικές στην Ανάπτυξη
- Ηθικοί παράγοντες στη λήψη αποφάσεων με υποβοήθηση ΤΝ
- Ανίχνευση μεροληψίας και δικαιοσύνη στα μοντέλα ΤΝ
- Βέλτιστες πρακτικές για ερμηνεύσιμη και υπεύθυνη ΤΝ
Πρακτικά Εργαστήρια και Μελέτες Περίπτωσης
- Υλοποίηση προβλεπτικής ανάλυσης για ένα πραγματικό σύνολο δεδομένων
- Δημιουργία ενός chatbot με υποστήριξη ΤΝ και παραγωγή κειμένου
- Ανάπτυξη μιας εφαρμογής βασισμένης σε LLM για αυτοματισμό
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
- Ανασκόπηση των κύριων σημείων
- Εργαλεία και πόροι ΤΝ για περαιτέρω μάθηση
- Τελική συνεδρία ερωτήσεων και απαντήσεων (Q&A)
Απαιτήσεις
- Κατανόηση των βασικών εννοιών ανάπτυξης λογισμικού
- Εμπειρία με οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού (η Python συνιστάται)
- Εξοικείωση με τις βασικές αρχές μηχανικής μάθησης ή τεχνητής νοημοσύνης (συνιστάται αλλά δεν είναι υποχρεωτική)
Κοινό
- Προγραμματιστές λογισμικού
- Μηχανικοί Τεχνητής Νοημοσύνης / Μηχανικής Μάθησης
- Επικεφαλής τεχνικών ομάδων
- Διευθυντές προϊόντων που ενδιαφέρονται για εφαρμογές που βασίζονται στην ΤΝ
Σχόλια (2)
Το διαδραστικό χαρακτήρας, τα ασκήσεις
Tamas Tutuntzisz
Κομμάτι - Introduction to Prompt Engineering
Μηχανική Μετάφραση
Ένας μεγάλος αποθετήριος πόρων για μέλλοντα χρήση, στηλή διδασκάλου (γεμάτη αίσθημα του χιούμορ, μεγάλο επίπεδο λεπτομέρειας)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Κομμάτι - Prompt Engineering for ChatGPT
Μηχανική Μετάφραση