🤖Mākslīgais intelekts mākslīgajā intelektā un mašīnmācības inženierijā

Inženierzinātnes · 11 vienība · bezmaksas, bez dalības

1 Mākslīgais intelekts ML inženierijā: loma, robežas, apstiprināšana un atbildība

2 Datu cauruļvads: vākšana, tīrīšana, marķēšana un versiju noteikšana

3 Modeļu apmācība un novērtēšana: precīza metrika, godīga salīdzinošā novērtēšana

4 LLM pieteikums: atbildes, pamatojoties uz jūsu datiem, izmantojot RAG

5 LLM pielietojums: aģenti, instrumenti un droša automatizācija

6 Precīzākas regulēšanas pamats: kad, kā un ar kādu risku

7 MLOps un izvietošana: modeļa pārvietošana no laboratorijas uz ražošanu

8 Eval un uzraudzība: zinot, ko modelis patiešām dara ražošanā

9 Drošība un privātums: AI sistēmu aizsardzība

10 Neobjektivitāte, ētika un izmaksas: atbildīga un ilgtspējīga AI inženierija

11 Reproducējamība un pilnīgais projekts: visa apvienošana

Visi treniņi Sāciet no pirmās vienības