🤖ปัญญาประดิษฐ์ในปัญญาประดิษฐ์และวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง

วิศวกรรม · 11 หน่วย · ฟรีโดยไม่ต้องเป็นสมาชิก
1 ปัญญาประดิษฐ์ในวิศวกรรม ML: บทบาท ขอบเขต การตรวจสอบ และความรับผิดชอบ
2 ไปป์ไลน์ข้อมูล: การรวบรวม การทำความสะอาด การแท็ก และการกำหนดเวอร์ชัน
3 การฝึกอบรมและการประเมินโมเดล: การวัดที่แม่นยำ การเปรียบเทียบที่ซื่อสัตย์
4 แอปพลิเคชัน LLM: คำตอบจากข้อมูลของคุณเองด้วย RAG
5 แอปพลิเคชัน LLM: ตัวแทน การใช้เครื่องมือ และระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัย
6 พื้นฐานการปรับแต่งอย่างละเอียด: เมื่อใด อย่างไร และมีความเสี่ยงอะไรบ้าง
7 MLOps และการปรับใช้: การย้ายแบบจำลองจากห้องปฏิบัติการไปสู่การใช้งานจริง
8 การประเมินและการติดตาม: การรู้ว่าโมเดลทำอะไรจริงๆ ในการผลิต
9 ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การปกป้องระบบ AI
10 อคติ จริยธรรม และต้นทุน: วิศวกรรม AI ที่มีความรับผิดชอบและยั่งยืน
11 ความสามารถในการทำซ้ำและโครงการแบบครบวงจร: การรวมทุกสิ่งเข้าด้วยกัน
การฝึกอบรมทั้งหมด เริ่มจากหน่วยแรก