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.
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.
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.
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.
Выход из тени репо: как разработчику построить личный бренд и заставить рынок говорить о себе
В среде разработчиков все еще силен красивый, но опасный миф: «Хороший код говорит сам за себя, а лучшее резюме — идеально зеленая сетка коммитов на GitHub». В идеальном (академическом) мире этого, возможно, хватило бы. Но в реальности, где за сильные позиции в стартапах борются тысячи талантов, молча писать код — это сознательный отказ от половины карьерных возможностей.
Искусство предсказания: 10 книг по декомпозиции и оценке сроков, которые могут спасти дедлайны вашей команды
«Сделайте нам примерную оценку к вечеру вторника», — фраза, от которой у тимлида начинает предательски дергаться глаз. Бизнесу нужна точность, но разработка связана с постоянным хаосом, скрытыми зависимостями и legacy-кодом. Поэтому эстимейты скорее похожи на гадание, а финальные релизы сдвигаются на недели, сжигают бюджеты и нервные клетки команды.
Альторны возвращаются: RoboCraft открыл летний набор на Arduino.Start для детей 9-13 лет
После нескольких миссий Альторны снова выходят на связь. На этот раз юным инженерам предстоит не просто помочь космической команде, а самим (с родителями) выбрать удобный формат обучения: групповой курс, индивидуальные занятия или самостоятельный онлайн-курс.
Гид по коммуникации для техлидов: как продать бизнесу внедрение новых технологий и рефакторинг
Рано или поздно каждый техлид упирается в стену. По мере роста проекта, старая архитектура начинает скрипеть на поворотах: монолит пора распиливать, легаси выжигать, а фреймворки обновлять. Но как только приходишь с этим к менеджменту, в ответ — недоумение.
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.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.