Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về LLM mã nguồn mở
- Tổng quan về DeepSeek, Mistral, LLaMA và các mô hình mã nguồn mở khác
- Cách LLM hoạt động: Transformers, self-attention và quá trình huấn luyện
- So sánh LLM mã nguồn mở so với các mô hình độc quyền
Fine-Tuning và Tùy chỉnh LLM
- Chuẩn bị dữ liệu để tinh chỉnh
- Huấn luyện và tối ưu hóa LLM bằng Hugging Face
- Đánh giá hiệu suất mô hình và giảm thiểu sai lệch
Xây dựng AI Agents với LLM
- Giới thiệu về LangChain để phát triển tác nhân AI
- Thiết kế quy trình làm việc dựa trên tác nhân với LLM
- Bộ nhớ, tạo tăng cường truy xuất (RAG) và thực thi hành động
Triển khai AI Agents dựa trên LLM
- Container hóa tác nhân AI với Docker
- Tích hợp LLM vào các ứng dụng doanh nghiệp
- Mở rộng quy mô tác nhân AI với các dịch vụ đám mây và API
Bảo mật và Tuân thủ trong AI doanh nghiệp
- Các cân nhắc về đạo đức và tuân thủ quy định
- Giảm thiểu rủi ro trong tự động hóa dựa trên AI
- Giám sát và kiểm tra hành vi của tác nhân AI
Nghiên cứu điển hình và Ứng dụng thực tế
- Trợ lý ảo hỗ trợ LLM
- Tự động hóa tài liệu hỗ trợ AI
- Tác nhân AI tùy chỉnh cho phân tích doanh nghiệp
Tối ưu hóa và Duy trì Tác nhân dựa trên LLM
- Cải thiện và cập nhật mô hình liên tục
- Triển khai vòng lặp giám sát và phản hồi
- Chiến lược tối ưu hóa chi phí và điều chỉnh hiệu suất
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết vững chắc về AI và học máy
- Có kinh nghiệm với lập trình Python
- Làm quen với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Đối tượng
- Kỹ sư AI
- Nhà phát triển phần mềm doanh nghiệp
- Người lãnh đạo Business
21 Hours
Testimonials (1)
Giảng viên trả lời câu hỏi một cách linh hoạt.
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated