Kurzusleírás

Bevezetés az AI-hoz a Szoftverfejlesztésben

  • Generatív AI vs. Prediktív AI
  • AI alkalmazásai a kódolásban, analitika és automatizálás területén
  • LLMs, transzformátorok és mélytanulási modellek áttekintése

AI-segített Kódolás és Prediktív Fejlesztés

  • AI-hajtott kódbefejezés és generálás (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Kódhibák és biztonsági rések előrejelzése a telepítés előtt
  • Kódvizsgálatok és optimalizálási javaslatok automatizálása

Prediktív Modellök Építése Szoftveralkalmazásokhoz

  • Idősorozat-előrejelzés és prediktív analitika megértése
  • AI-modellek implementálása a kéréselőrejelzés és anomáliafelismerés területén
  • Python, Scikit-learn és TensorFlow használata prediktív modellkészítéshez

Generatív AI Szöveg, Kód és Képgeneráláshoz

  • GPT, LLaMA és más LLMs használata
  • Szintetikus adatok, szöveggöngyök és dokumentáció generálása
  • AI-generált képek és videók létrehozása diffúziós modell segítségével

AI-Modellek Telepítése Valós Esetekben

  • AI-modellek hosztingolása Hugging Face, AWS és Google Cloud segítségével
  • API-alapú AI-szolgáltatások építése üzleti alkalmazásokhoz
  • Előre kiképezett AI-modellek finomhangolása doménspecifikus feladatokra

AI a Prediktív Üzleti Felismerések és Döntéshozatal Területén

  • AI-hajtott üzleti intelligencia és ügyfélanalitika
  • Piaci trendek és fogyasztói viselkedés előrejelzése
  • Munkafolyamatok optimalizálása AI segítségével

Etikus AI és Legjobb Gyakorlatok a Fejlesztésben

  • Etikai szempontok az AI-segített döntéshozatalban
  • Elharapósság és igazságosság AI-modellekben
  • Legjobb gyakorlatok értelmezhető és felelős AI esetében

Pratikus Workshopok és Eset tanulmányok

  • Prediktív analitika implementálása egy valós adatkészleten
  • AI-hajtott chatbot építése szöveggenerálással
  • LLM-alapú alkalmazás telepítése automatizálásra

Összegzés és Következő Lépések

  • Kulcskérdések áttekintése
  • AI-eszközök és források további tanulásra
  • Végső kérdés és válasz kör

Követelmények

  • Alapvető programozási fogalmak megértése
  • Tapasztalat bármely programozási nyelvvel (ajánlott: Python)
  • Ismeret a gépi tanulás vagy AI alapfogalmakkal (ajánlott, de nem kötelező)

Célközönség

  • Szoftverfejlesztők
  • AI/ML mérnökök
  • Technikai csapatvezetők
  • Termékmenedzserek, akik érdeklődnek az AI-használó alkalmazások iránt
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák