Επικοινωνήστε μαζί μας

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
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (2)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες