🇵🇱 Дедлайн по e-PIT всё ближе ⏳ Поддержите devby из уже уплаченных налогов 💙
Support us

LLM для профессионалов: Курс по генеративному ИИ от экспертов Amazon и DeepLearning.AI

Нашли отличный курс от экспертов AI-подразделения Amazon Web Services (AWS), где рассказывают о работе генеративного искусственного интеллекта и о том, как применять его в реальных приложениях.

Оставить комментарий
LLM для профессионалов: Курс по генеративному ИИ от экспертов Amazon и DeepLearning.AI

Нашли отличный курс от экспертов AI-подразделения Amazon Web Services (AWS), где рассказывают о работе генеративного искусственного интеллекта и о том, как применять его в реальных приложениях.

Generative AI with Large Language Models (LLM)

Этот курс — не для новичков. Чтобы его пройти, нужно иметь опыт программирования на Python. Также вы должны быть знакомы с основами машинного обучения, такими как контролируемое и неконтролируемое обучение, функции потерь и разбивка данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы. 

Инструктор курса — Крис Фрегли, главный архитектор решений по генеративному искусственному интеллекту в Amazon Web Services (AWS), соавтор двух книг O’Reilly: Data Science on AWS и Generative AI on AWS. Крис также является основателем глобальной серии встреч Generative AI on AWS. 

На курсе вы научитесь

  • Глубоко понимать генеративный ИИ, описывая ключевые этапы типичного жизненного цикла генеративного ИИ на базе LLM: от сбора данных и выбора модели до оценки производительности и развертывания.
  • Подробно описывать архитектуру трансформатора, на котором основаны LLM: как он обучается и как тонкая настройка позволяет адаптировать LLM к различным конкретным случаям использования.
  • Использовать эмпирические законы масштабирования для
    оптимизации целевой функции модели в зависимости от размера набора данных, бюджета вычислений и требований к выводам.
  • Применять самые современные методы обучения, настройки, вывода, инструменты и развертывания для достижения максимальной производительности моделей в рамках конкретных ограничений вашего проекта. 
  • Обсудите проблемы и возможности, которые генеративный ИИ создает для бизнеса.
  • Получите базовые знания, практические навыки и функциональное понимание того, как работает генеративный ИИ
  • Погрузитесь в последние исследования в области генеративного ИИ, чтобы понять, как компании создают ценности с помощью передовых технологий.

Сколько нужно времени

Курс разбит на 3 недельных модуля, так чтобы заниматься по 1-1.5 часа в день. Общая продолжительность занятий 16 часов, включая тестирование и лабораторные работы. Все можно проходить в собственном ритме, ограничений по времни нет. А чтобы получить сертификат, придется выполнить 3 задания — по одному в конце каждого модуля. 

Посмотреть программу

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.

Математика для Machine Learning и Data Science: основы которые точно надо знать
Математика для Machine Learning и Data Science: основы, которые точно надо знать
По теме
Математика для Machine Learning и Data Science: основы, которые точно надо знать
Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции курсы возможности
Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции, курсы, возможности
По теме
Как войти в AI и ML. Экспертный гид по профессии: компетенции, курсы, возможности
Поддержите редакцию 1,5% налога: бесплатно и за 5 минут

Как помочь, если вы в Польше

Читайте также
Хороший код больше не важен? Почему разработка катится не туда — мнение техлида
Хороший код больше не важен? Почему разработка катится не туда — мнение техлида
Хороший код больше не важен? Почему разработка катится не туда — мнение техлида
Я посмотрел слитые исходники Claude Code — и увидел там не просто плохой код. Это симптом того, что ИТ-индустрия свернула не туда. Мы выбираем слушать самых громких, и не всегда самых компетентных людей.  Объясняю, почему логика «главное, чтобы работало и приносило деньги» опасна для разработки. И почему LLM не отменяют требований к качеству кода.
Чтобы не быть всегда онлайн: воркшопы, которые учат защищать свои границы и не отвечать в 22:00
Чтобы не быть всегда онлайн: воркшопы, которые учат защищать свои границы и не отвечать в 22:00
Чтобы не быть всегда онлайн: воркшопы, которые учат защищать свои границы и не отвечать в 22:00
Пришло сообщение в рабочем чате в 21:50. Вроде бы ничего страшного, только «быстренько глянуть». Потом ещё одно. И ещё. А в какой-то момент оказывается, что вечер снова растворился в задачах, которые могли бы подождать до утра. Дело тут не в тайм-менеджменте или неправильно расставленных приоритетах. Проблема в границах. Их либо нет, либо они существуют только у вас в голове. 
7 курсов по эмоциональному интеллекту, которые реально работают (и не только для инженеров)
7 курсов по эмоциональному интеллекту, которые реально работают (и не только для инженеров)
7 курсов по эмоциональному интеллекту, которые реально работают (и не только для инженеров)
Технические задачи принято решать через логику, данные и систему. Но как только дело доходит до людей, все меняется. Кто-то не так понял, кто-то обиделся на тон, кто-то исчез посередине разговора. И вот уже проблема не техническая, а человеческая. Тогда в игру вступает эмоциональный интеллект — практический навык, который напрямую влияет на качество работы, скорость роста и даже на зарплату.
2 комментария
Оффер, бюджет, споры о продуктовых решениях: подборка курсов и местерклассов, где учат вести сложные переговоры
Оффер, бюджет, споры о продуктовых решениях: подборка курсов и местерклассов, где учат вести сложные переговоры
Оффер, бюджет, споры о продуктовых решениях: подборка курсов и местерклассов, где учат вести сложные переговоры
Рабочие переговоры на уровне senior+ редко выглядят как аккуратная встреча с повесткой. Обычно это разговор про оффер, сроки или решение, с которым вы не согласны. После него часто остаётся ощущение «мог бы дожать»: не подняли оффер, согласились на слабое решение или не выбили бюджет под задачу. Дело чаще всего не в аргументах, а в том, как вы ведёте переговоры.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.