LLM Engineering: Освение искусственного интеллекта, Больших Языковых Моделей и агентов [Udemy] [Ed Donner]

LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents Язык: Английский + Русский (ИИ) Станьте инженером LLM за 8 недель: создайте и разверните 8 приложений LLM, освоив генеративный ИИ, RAG, LoRA и ИИ-агенты. Чему Вы научитесь: Проект 1: Создайте генератор брошюр на основе ИИ, который интеллектуально собирает данные и управляет веб-сайтами компаний. Проект 2: Создание мультимодального агента службы поддержки клиентов для авиакомпании с пользовательским интерфейсом и вызовами функций. Проект 3: Разработка инструмента для создания протоколов совещаний и списков дел на основе аудиозаписей с использованием моделей с открытым и закрытым исходным кодом. Проект 4: создайте ИИ, который преобразует код Python в оптимизированный C++, повышая производительность в 60 000 раз! Проект 5: Создайте ИИ-специалиста, использующего RAG, чтобы стать экспертом по всем вопросам, связанным с компанией. Проект 6: итоговый проект, часть A — прогнозирование цен на товары по кратким описаниям с помощью моделей Frontier. Проект 7: заключительная часть B — создание точной модели с открытым исходным кодом для прогнозирования цен, способной конкурировать с Frontier. Сравните и сопоставьте новейшие методы повышения производительности вашего решения LLM, такие как RAG, тонкая настройка и агентские рабочие процессы Ознакомьтесь с 10 ведущими LLM-моделями и 10 моделями с открытым исходным кодом и выберите лучший вариант для конкретной задачи Материалы курса: 8 разделов • 225 лекций • общая продолжительность 25ч. 16м. Неделя 1 — создание вашего первого продукта LLM: изучение топовых моделей и трансформеров Неделя 2 — создание мультимодального чат-бота: LLM, пользовательский интерфейс Gradio и агенты в действии Неделя 3 — ИИ с открытым исходным кодом: создание автоматизированных решений с помощью HuggingFace Неделя 4 — LLM Showdown: оценка моделей для генерации кода и бизнес-задач Освоение RAG: создание продвинутых решений с помощью векторных вложений и LangChain Неделя 6: Тонкая настройка больших языковых моделей с помощью LoRA/QLoRA Настроенная модель с открытым исходным кодом для прогнозирования цен, способная конкурировать с Frontier. Неделя 8 — создание автономной многоагентной системы, взаимодействующей с моделями Требования: Знакомство с Python. Этот курс не охватывает основы Python и завершается на Python. Требуется ПК с подключением к Интернету. Либо Mac (Linux), либо Windows. Мы рекомендуем выделить около 5 долларов на оплату API для работы с пограничными моделями. Однако вы можете пройти курс, используя модели с открытым исходным кодом, если хотите. Освоение генеративного ИИ и LLM: 8-недельный практический курс Ускорьте свой карьерный рост в сфере ИИ с помощью практических проектов в реальном мире под руководством ветерана отрасли Эда Доннера. Создавайте передовые продукты на основе генеративного ИИ, экспериментируйте с более чем 20 революционными моделями и осваивайте современные методы, такие как RAG, QLoRA и Agents. Чему Вы научитесь: Создавайте передовые продукты на основе генеративного ИИс использованием новейших моделей и фреймворков. Экспериментируйте с более чем 20 передовыми моделями ИИ, включая модели Frontier и Open-Source. Развивайте навыки работы с такими платформами, как HuggingFace, LangChain и Gradio. Внедрите современные методы, такие как RAG (генерация с дополненным поиском), тонкая настройка QLoRA и агенты. Создавать приложения с искусственным интеллектом в реальном мире, включая: Мультимодальный помощник по работе с клиентами, который взаимодействует с текстом, звуком и изображениями. Специалист по искусственному интеллекту, который может ответить на любой вопрос о компании на основе общего доступа к данным. Программист с искусственным интеллектом, который оптимизирует программное обеспечение, повышая производительность более чем в 60 000 раз. Приложение для электронной коммерции, которое точно прогнозирует цены на невидимые товары. Переход от логического вывода к обучению, тонкая настройка моделей Frontier и Open-Source. Внедряйте продукты ИИ в производствос отточенными пользовательскими интерфейсами и расширенными возможностями. Повысьте уровень своих навыков в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы быть в авангарде отрасли. Преподаватели Команда Ligency. Помощь специалистам по обработке данных в достижении успеха Эд Доннер. Соучредитель и руководитель стартапа в области искусственного интеллекта; преподаватель Gen AI и LLM Project 1: Make AI-powered brochure generator that scrapes and navigates company websites intelligently. Project 2: Build Multi-modal customer support agent for an airline with UI and function-calling. Project 3: Develop Tool that creates meeting minutes and action items from audio using both open- and closed-source models. Project 4: Make AI that converts Python code to optimized C++, boosting performance by 60,000x! Project 5: Build AI knowledge-worker using RAG to become an expert on all company-related matters. Project 6: Capstone Part A – Predict product prices from short descriptions using Frontier models. Project 7: Capstone Part B – Execute Fine-tuned open-source model to compete with Frontier in price prediction. Project 8: Capstone Part C – Build Autonomous multi agent system collaborating with models to spot deals and notify you of special bargains. Compare and contrast the latest techniques for improving the performance of your LLM solution, such as RAG, fine-tuning and agentic workflows Weigh up the leading 10 frontier and 10 open-source LLMs, and be able to select the best choice for a given task Материалы курса 8 разделов • 225 лекций • Общая продолжительность 25 ч 16 мин Week 1 - Build Your First LLM Product: Exploring Top Models & Transformers Week 2 - Build a Multi-Modal Chatbot: LLMs, Gradio UI, and Agents in Action Week 3 - Open-Source Gen AI: Building Automated Solutions with HuggingFace Week 4 - LLM Showdown: Evaluating Models for Code Generation & Business Tasks Mastering RAG: Build Advanced Solutions with Vector Embeddings & LangChain Week 6: Fine-tuning Frontier Large Language Models with LoRA/QLoRA Fine-tuned open-source model to compete with Frontier in price prediction. Week 8 - Build Autonomous multi agent system collaborating with models Преподаватели Ligency Team. Helping Data Scientists Succeed Ed Donner. AI startup co-founder and leader; Gen AI and LLM instructor Язык: Английский + Русский (ИИ) 2 папки: 1 оригинал, 2 с Русским синхронным переводом