Практичнае ўкараненне вялікіх мадэляў ШІ: поўнае кіраўніцтва па распрацоўцы RAG-Agent і рэальных праектах у галіне!

Гэты курс падыходзіць не толькі для пачаткоўцаў, але і дапаможа вопытным распрацоўшчыкам яшчэ больш павысіць здольнасці да AI-прыкладанняў. Праз модульнасць, праектаванне Agent, тэхналогію Embedding і іншыя ключавыя веды мы дазволім вам хутка асвоіць тэхнічныя дэталі і практычныя навыкі вялікіх AI-мадэляў у рэальных праектах.

1. Уводзіны ў вялікія AI-мадэлі і тэхналогію RAG

• Асновы штучнага інтэлекту
  Азнаёмцеся з асноўнымі паняццямі штучнага інтэлекту, пачынаючы з дрэва эвалюцыі вялікіх мадэляў, асвойце класіфікацыю і шляхі развіцця AI-тэхналогій.
• Прынцыпы і практыка тэхналогіі RAG
  Паглыблена вывучыце асноўныя прынцыпы тэхналогіі RAG і праз рэальныя прыклады паспрабуйце яе на практыцы, каб хутка асвоіць RAG.

2. Паглыбленне ў Embedding і тэхнікі тонкай настройкі

• Прынцыпы і навучанне Embedding
  Асвойце асновы тэхналогіі Embedding, даведайцеся пра класічныя мадэлі Word2Vec, CBOW і навучыцеся трэніраваць і тонка настройваць мадэлі Embedding.
• Падрыхтоўка набору даных для тонкай настройкі
  У гэтым уроку мы навучым вас, як падрыхтаваць набор даных для тонкай настройкі, і пазнаёмім з тэхнікамі SFT працягнутага папярэдняга навучання і аптымізацыі пераваг.

3. Advanced RAG і архітэктура мульты-Agent

• Перадавыя тэхналогіі RAG
  Даведайцеся пра перадавыя тэхналогіі RAG, такія як іерархічная індэксацыя, сентыментальнае акно, падзапыты і іншыя, якія дапамогуць павысіць эфектыўнасць і дакладнасць пошуку.
• Архітэктура мульты-Agent Langgraph
  Навучыцеся рэалізоўваць супрацоўніцтва і інтэлектуальную апрацоўку ў сістэме з некалькімі Agent, што вельмі важна для вырашэння складаных задач.

4. Практыка праектаў і аналіз кейсаў

• Практыка праектаў Langchain і AutoGen
  Праз рэальныя прыклады вывучыце прынцыпы праекта Langchain і метады выкарыстання AutoGen, каб павысіць здольнасці да распрацоўкі праектаў.
• Галіновае прымяненне і вопыт укаранення RAG
  Даведайцеся, як тэхналогія RAG прымяняецца ў рэальных галінах, ад тэхнічнага ўкаранення да практычных ведаў, што дапаможа вам прасоўваць укараненне AI-тэхналогій у кампаніі.

5. Вектарныя базы даных і пошук падабенства

• Выбар і прымяненне вектарных баз даных
  У гэтай частцы вы навучыцеся выбіраць адпаведную вектарную базу даных, а таксама даведаецеся пра асноўныя алгарытмы пошуку падабенства і іх практычнае прымяненне.
• Ацэнка і аптымізацыя RAG
  Навучыцеся ацэньваць прадукцыйнасць мадэляў RAG і авалодайце эфектыўнымі метадамі аптымізацыі, каб ваша мадэль выдатна працавала ў рэальных умовах.

Дзякуючы гэтаму курсу вы авалодаеце ўсёабдымнымі тэхналогіямі вялікіх мадэляў штучнага інтэлекту ад тэорыі да практыкі і павысіце сваю прафесійную канкурэнтаздольнасць. Незалежна ад таго, ці хочаце вы ўвайсці ў сферу штучнага інтэлекту, ці жадаеце прымяняць тэхналогіі штучнага інтэлекту ў сваёй цяперашняй працы, гэты курс дасць вам трывалую тэхнічную базу і практычны вопыт.