🤖කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඉංජිනේරු විද්‍යාවේ කෘතිම බුද්ධිය

ඉංජිනේරු · 11 ඒකකය · සාමාජිකත්වය නොමැතිව නොමිලේ
1 ML ඉංජිනේරු විද්‍යාවේ කෘතිම බුද්ධිය: භූමිකාව, සීමා මායිම්, වලංගුකරණය සහ වගකීම
2 දත්ත නල මාර්ගය: එකතු කිරීම, පිරිසිදු කිරීම, ටැග් කිරීම සහ අනුවාද කිරීම
3 ආදර්ශ පුහුණුව සහ ඇගයීම: නිරවද්‍ය ප්‍රමිතික, අවංක මිණුම් සලකුණු
4 LLM යෙදුම: RAG සමඟ ඔබේම දත්ත මත පදනම්ව පිළිතුරු
5 LLM යෙදුම: නියෝජිතයන්, මෙවලම් සහ ආරක්ෂිත ස්වයංක්‍රීයකරණය
6 සියුම්-සුසර කිරීමේ පදනම: කවදාද, කෙසේද සහ කුමන අවදානමක් සහිතව
7 MLOps සහ යෙදවීම: රසායනාගාරයේ සිට නිෂ්පාදනය දක්වා ආකෘතිය ගෙන යාම
8 Eval සහ අධීක්‍ෂණය: නිෂ්පාදනයේදී මොඩලය ඇත්ත වශයෙන්ම කරන්නේ කුමක්ද යන්න දැන ගැනීම
9 ආරක්ෂාව සහ පෞද්ගලිකත්වය: AI පද්ධති ආරක්ෂා කිරීම
10 පක්ෂග්‍රාහී, ආචාර ධර්ම සහ පිරිවැය: වගකීම් සහගත සහ තිරසාර AI ඉංජිනේරු විද්‍යාව
11 ප්රතිනිෂ්පාදනය සහ අවසානය දක්වා ව්යාපෘතිය: සියල්ල ඒකාබද්ධ කිරීම
සියලුම පුහුණුවීම් පළමු ඒකකයෙන් ආරම්භ කරන්න