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.
Schița de curs
Introducere în IA pentru dezvoltarea de software
- Ce este Generative AI vs Predictive AI
- Aplicații ale IA în codificare, analiză și automatizare
- Prezentare generală a LLM-urilor, transformatoarelor și modelelor de învățare profundă
Codare asistată de IA și dezvoltare predictivă
- Completarea și generarea codului cu ajutorul AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Predicția erorilor și vulnerabilităților codului înainte de implementare
- Automatizarea revizuirii codului și sugestii de optimizare
Crearea de modele predictive pentru aplicații software
- Înțelegerea previziunilor seriilor de timp și a analizelor predictive
- Implementarea modelelor AI pentru prognozarea cererii și detectarea anomaliilor
- Utilizarea Python, Scikit-learn și TensorFlow pentru modelarea predictivă
Generative AI pentru generarea de text, coduri și imagini
- Lucrul cu GPT, LLaMA și alte LLM-uri
- Generarea de date sintetice, rezumate de text și documentație
- Crearea de imagini și videoclipuri generate de AI cu modele de difuzie
Implementarea modelelor AI în aplicații din lumea reală
- Găzduirea modelelor AI utilizând Hugging Face, AWS și Google Cloud
- Crearea de servicii AI bazate pe API pentru aplicații de afaceri
- Reglarea fină a modelelor AI pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului
Inteligența artificială pentru analize predictive Business și luarea deciziilor
- Inteligență de afaceri și analiză a clienților bazate pe IA
- Previzionarea tendințelor pieței și a comportamentului consumatorilor
- Automatizarea optimizărilor fluxului de lucru cu ajutorul AI
IA etică și cele mai bune practici în dezvoltare
- Considerații etice în procesul decizional asistat de IA
- Detectarea prejudecăților și corectitudinea în modelele AI
- Cele mai bune practici pentru IA interpretabilă și responsabilă
Ateliere practice și studii de caz
- Implementarea analizei predictive pentru un set de date din lumea reală
- Construirea unui chatbot alimentat de IA cu generare de text
- Implementarea unei aplicații bazate pe LLM pentru automatizare
Rezumat și pași următori
- Trecerea în revistă a principalelor concluzii
- Instrumente și resurse AI pentru învățare suplimentară
- Sesiunea finală de întrebări și răspunsuri
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de bază ale dezvoltării de software
- Experiență cu orice limbaj de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu învățarea automată sau cu fundamentele IA (recomandat, dar nu obligatoriu)
Audiență
- Dezvoltatori de software
- ingineri AI/ML
- Șefi de echipe tehnice
- Manageri de produs interesați de aplicații bazate pe inteligență artificială
21 ore
