🤖Kecerdasan Buatan dalam Kecerdasan Buatan dan Rekayasa Pembelajaran Mesin

Rekayasa · 11 satuan · gratis, tanpa keanggotaan

1 Kecerdasan Buatan dalam Rekayasa ML: Peran, Batasan, Validasi, dan Tanggung Jawab

2 Saluran Data: Pengumpulan, Pembersihan, Pemberian Tag, dan Pembuatan Versi

3 Pelatihan dan Evaluasi Model: Metrik Akurat, Tolok Ukur yang Jujur

4 Aplikasi LLM: Jawaban Berdasarkan Data Anda Sendiri dengan RAG

5 Aplikasi LLM: Agen, Perkakas, dan Otomatisasi Aman

6 Dasar Penyempurnaan: Kapan, Bagaimana dan Dengan Risiko Apa

7 MLOps dan Deployment: Memindahkan Model dari Lab ke Produksi

8 Evaluasi dan Pemantauan: Mengetahui Apa yang Sebenarnya Dilakukan Model dalam Produksi

9 Keamanan dan Privasi: Mempertahankan Sistem AI

10 Bias, Etika, dan Biaya: Rekayasa AI yang Bertanggung Jawab dan Berkelanjutan

11 Reproduksibilitas dan Proyek End-to-End: Menggabungkan Segalanya

Semua pelatihan Mulai dari unit pertama