🇵🇱 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
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
Я продал ИТ-стартап европейскому конкуренту и открыл баню под Варшавой. Арендовал два дома под партнёрский проект, опираясь на доверие и расплывчатые договорённости в Telegram. Сделка в итоге развалилась, принесла убытки, но именно эта история подтолкнула меня к новой бизнес-идее. Расскажу, как сорванные договорённости привели к созданию AI-инструмента.
«Слушать TED и жевать камушки»: где на самом деле учатся публичным выступлениям
«Слушать TED и жевать камушки»: где на самом деле учатся публичным выступлениям
«Слушать TED и жевать камушки»: где на самом деле учатся публичным выступлениям
Так или иначе, выступать приходится всем: разработчики объясняют архитектуру, аналитики презентуют выводы, менеджеры защищают решения перед бизнесом. И почти у всех на этом этапе возникает одинаковое ощущение: мысли есть, но донести их сложно.
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
Кажется, AI-интервьюеры ещё сырые, но кто-то из наших героев всё равно смог «кайфануть».
2 комментария
7 курсов, которые научат вас продавать данные — а не просто показывать
7 курсов, которые научат вас продавать данные — а не просто показывать
7 курсов, которые научат вас продавать данные — а не просто показывать
Сильный анализ, чистые данные, красивые графики — и тишина в переговорке. Знакомо? Спойлер: проблема тут не в данных, а в том, как вы о них рассказываете.  

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.