Đề cương khóa học
Giới thiệu về Trí tuệ nắng trong Phát triển Phần mềm
- Generative AI là gì so với Predictive AI
- Các ứng dụng của AI trong lập trình, phân tích và tự động hóa
- Tổng quan về các mô hình LLM, transformers và deep learning
Lập trình được hỗ trợ bởi AI và Phát triển dự đoán
- Hoàn thành và tạo mã nguồn bằng công nghệ AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Dự đoán lỗi mã và điểm yếu trước khi triển khai
- Tự động hóa việc kiểm tra mã và gợi ý tối ưu hóa
Xây dựng mô hình dự đoán cho Ứng dụng Phần mềm
- Hiểu về dự đoán chuỗi thời gian và phân tích dự đoán
- Triển khai các mô hình AI cho dự báo nhu cầu và phát hiện bất thường
- Sử dụng Python, Scikit-learn và TensorFlow cho mô hình hóa dự đoán
Generative AI cho Tạo dữ liệu, mã và hình ảnh
- Làm việc với GPT, LLaMA và các mô hình LLM khác
- Tạo dữ liệu tổng hợp, tóm tắt văn bản và tài liệu
- Tạo hình ảnh và video do AI tạo ra bằng các mô hình diffusion
Triển khai mô hình AI trong các ứng dụng thực tế
- Hosting mô hình AI bằng Hugging Face, AWS và Google Cloud
- Xây dựng dịch vụ AI dựa trên API cho các ứng dụng kinh doanh
- Hiện đại hóa các mô hình AI đã được đào tạo trước cho các nhiệm vụ riêng
AI cho Thông tin kinh doanh dự đoán và Quyết định
- Trí tuệ nắng kinh doanh và phân tích khách hàng
- Dự đoán xu hướng thị trường và hành vi của người tiêu dùng
- Tự động hóa tối ưu hóa luồng làm việc với AI
AI Đạo đức và Các Thực hành tốt nhất trong Phát triển
- Các vấn đề đạo đức trong việc đưa ra quyết định được hỗ trợ bởi AI
- Phát hiện sự thiên vị và công bằng trong các mô hình AI
- Các thực hành tốt nhất cho AI có thể giải thích và chịu trách nhiệm
Workshop thực tế và Các Bài học
- Triển khai phân tích dự đoán cho bộ dữ liệu thực tế
- Xây dựng một chatbot được hỗ trợ bởi AI với khả năng tạo văn bản
- Triển khai ứng dụng dựa trên LLM để tự động hóa
Tóm lắt và Bước tiếp theo
- Phân tích lại các điểm quan trọng
- Các công cụ và tài nguyên AI cho học hỏi thêm
- Phiên hỏi đáp cuối cùng
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm cơ bản về phát triển phần mềm
- Kinh nghiệm với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào (Python được khuyến nghị)
- Quen với các nguyên lý cơ bản của học máy hoặc trí tuệ nhân tạo (khuyến nghị nhưng không bắt buộc)
Đối tượng
- Các nhà phát triển phần mềm
- Các kỹ sư AI/ML
- Các trưởng nhóm kỹ thuật
- Các quản lý sản phẩm quan tâm đến các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo
Đánh giá (3)
Tính toàn diện về bối cảnh; cách tạo một lời nhắc.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Khóa học - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Dịch thuật bằng máy
những lời khuyên và gợi ý câu hỏi (prompts) thiết thực mà chúng ta có thể áp dụng sau khóa đào tạo này
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Khóa học - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Dịch thuật bằng máy
Cách sử dụng prompt hiệu quả và chính xác
Marses Pacaldo
Khóa học - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Dịch thuật bằng máy
