Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni a LangChain keretrendszer segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain és összetevői alapjait.
• Integrálja a LangChaint olyan nagy nyelvi modellekkel (LLM), mint a GPT-4.
• Moduláris AI-alkalmazások létrehozása a LangChain segítségével.
• A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak elhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapelveit.
• Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
• Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
• Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megvalósítani és hasznosítani a kis nyelvi modelleket különböző alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a kis nyelvi modellek architektúráját és funkcióit.
• SLM-ek megvalósítása olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás és a hangulatelemzés.
• Optimalizálja és finomhangolja az SLM-eket meghatározott felhasználási esetekre.
• Telepítse az SLM-eket erőforrás-korlátozott környezetekben.
• Értékelje és értelmezze az SLM-ek teljesítményét valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik olyan kis nyelvi modelleket szeretnének létrehozni és alkalmazni, amelyek speciális területekre, például jogi, orvosi és műszaki területekre vannak szabva. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a tartomány-specifikus nyelvi modellek fontosságát és alkalmazását.
• Speciális adatkészletek összegyűjtése és előfeldolgozása a modellképzéshez.
• Nyelvi modellek betanítása és finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
• A modellek értékelése és összehasonlítása domainreleváns mutatók segítségével.
• Tartományspecifikus nyelvi modellek telepítése valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik energiahatékony mesterségesintelligencia-megoldásokat szeretnének fejleszteni kis nyelvi modellekkel, amelyek egyszerre hatékonyak és környezetbarátak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az energiafogyasztásra és a környezetre.
• Alkalmazzon modelltömörítési és -optimalizálási technikákat az AI-modellek méretének és energiafelhasználásának csökkentése érdekében.
• Használjon energiahatékony hardver- és szoftverkeretrendszereket az AI telepítéséhez.
• A fenntartható mesterségesintelligencia-fejlesztés legjobb gyakorlatainak végrehajtása.
• Támogassa és járuljon hozzá a fenntartható gyakorlatokhoz az AI-iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, gépi tanulással és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik vonzó és hatékony mesterségesintelligencia-alapú társalgási élményeket szeretnének létrehozni kis nyelvi modellekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a társalgási AI alapjait és az SLM-ek szerepét.
• Felhasználóközpontú AI interakciók tervezése és megvalósítása.
• SLM-ek fejlesztése és betanítása interaktív alkalmazásokhoz.
• Értékelje és javítsa az ember és a mesterséges intelligencia közötti kommunikáció hatékonyságát megfelelő mérőszámok segítségével.
• Telepítsen méretezhető és etikus, mesterséges intelligencia által vezérelt párbeszédes felületeket valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereket céloz meg, akik kis nyelvi modelleket kívánnak közvetlenül telepíteni korlátozott feldolgozási képességű eszközökre, lehetőséget nyitva az innovatív alkalmazások számára a különböző szektorokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI kompakt hardveren történő megvalósításának kihívásait és megoldásait.
• Optimalizálja és tömörítse az AI-modelleket a hatékony eszközön történő telepítés érdekében.
• Használjon modern AI-keretrendszereket és eszközöket a modellek eszközön történő megvalósításához.
• Valós idejű AI-alkalmazások tervezése és fejlesztése mobil- és IoT-eszközökhöz.
• Értékelje és biztosítsa az eszközön lévő AI-rendszerek biztonságát és adatvédelmét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik az Google Gemini AI-t használó alkalmazásaikba integrálni szeretnék az AI-funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy nyelvi modellek alapjait.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t különféle AI-feladatokhoz.
• Szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakítások végrehajtása.
• Alapvető mesterséges intelligencia-vezérelt alkalmazásokat készíthet.
• Fedezze fel az Google Gemini AI speciális funkcióit és testreszabási lehetőségeit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű tartalomkészítőknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék felhasználni tartalmuk minőségének és hatékonyságának javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI szerepét a tartalomalkotásban.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t a tartalom létrehozásához és optimalizálásához.
• Alkalmazzon szöveg-szöveg átalakításokat kreatív és eredeti tartalom létrehozásához.
• Alkalmazzon SEO stratégiákat mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések segítségével.
• Elemezze a tartalom teljesítményét, és adaptálja a stratégiákat a Gemini AI segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék bevezetni ügyfélszolgálati tevékenységeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az ügyfélszolgálatra.
• Állítsa be az Google Gemini AI-t az ügyfelek interakcióinak automatizálásához és személyre szabásához.
• Használja a szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakításokat a szolgáltatás hatékonyságának javítása érdekében.
• AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a valós idejű vásárlói visszajelzések elemzéséhez.
• Fedezze fel a speciális funkciókat a zökkenőmentes ügyfélszolgálati élmény megteremtéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik az Google Gemini segítségével intuitívabban szeretnének elvégezni összetett adatelemzési feladatokat különböző iparágakban. AI.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Google Gemini AI alapjait.
• Különféle adatforrások csatlakoztatása a Gemini AI-hez.
• Fedezze fel az adatokat természetes nyelvű lekérdezések segítségével.
• Adatminták elemzése és betekintések származtatása.
• Lenyűgöző adatvizualizációk létrehozása.
• Hatékonyan kommunikáljon adatvezérelt betekintésekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell a generatív AI-t LLM-ekkel együtt használni különféle feladatokhoz és tartományokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Magyarázza el, mi a generatív AI és hogyan működik. Mutassa be az LLM-eket tápláló transzformátor architektúrát. Használjon empirikus skálázási törvényeket az LLM-ek optimalizálásához a különböző feladatokhoz és korlátokhoz. Alkalmazza a legmodernebb eszközöket és módszereket az LLM-ek betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez. Beszélje meg a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit és kockázatait a társadalom és az üzleti élet számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-kutatóknak, gépi tanulással foglalkozó szakembereknek és adattudósoknak szól, akik a LlamaIndex segítségével szeretnék javítani az AI-modellek képességeit, pontosabbá és pontosabbá téve azokat. megbízható különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LlamaIndex alapelveit és összetevőit.
• Adatok begyűjtése és szerkezete az LLM-ekkel való használatra.
• Az AI-modell teljesítményének javítása érdekében hajtson végre kontextusbővítést.
• Integrálja a LlamaIndexet a meglévő AI-rendszerekbe és munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndexet innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a LlamaIndexet az LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adatkészletek indexelése és lekérdezése a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók javítása érdekében.
• Tervezzen és fejlesszen kifinomult alkalmazásokat, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Ismerje meg és alkalmazza az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munkavégzés legjobb gyakorlatait.
• Keresse meg az LLM-alapú alkalmazások telepítésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket kívánnak használni különféle természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglal egy népszerű LLM-et. Hozzon létre egy alapvető LLM-et, és finomhangolja azt egy egyéni adatkészleten. Használja az LLM-eket különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb. Az LLM-ek hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.