🤖人工知能と機械学習工学における人工知能

エンジニアリング · 11 ユニット · 無料、会員登録なし
1 ML エンジニアリングにおける人工知能: 役割、境界、検証、責任
2 データ パイプライン: 収集、クレンジング、タグ付け、バージョン管理
3 モデルのトレーニングと評価: 正確なメトリクス、誠実なベンチマーク
4 LLM アプリケーション: RAG を使用した独自のデータに基づく回答
5 LLM アプリケーション: エージェント、ツール、安全な自動化
6 微調整の基礎: いつ、どのように、どのようなリスクを伴うか
7 MLOps とデプロイメント: モデルをラボから本番環境に移行する
8 評価とモニタリング: 本番環境でモデルが実際に何を行うかを知る
9 セキュリティとプライバシー: AI システムの防御
10 偏見、倫理、コスト: 責任ある持続可能な AI エンジニアリング
11 再現性とエンドツーエンドのプロジェクト: すべてを組み合わせる
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