تنظیم دقیق و تطبیق مدل های Genai به زبان انگلیسی
پتانسیل هوش مصنوعی تولیدی را با دوره عمیق ما ، "تنظیم دقیق و تطبیق مدل های Genai به زبان انگلیسی" باز کنید. این دوره که برای متخصصان هوش مصنوعی ، دانشمندان داده و توسعه دهندگان طراحی شده است ، اکتشافی جامع از مفاهیم تولید کننده هوش مصنوعی ، مدل های بزرگ زبان (LLM) و مهارت های عملی مورد نیاز برای تطبیق این فناوری های برش را برای برنامه های دنیای واقعی ارائه می دهد. این که آیا شما در Genai تازه کار هستید یا به دنبال اصلاح تخصص خود هستید ، این دوره شما را به شخصی سازی و بهینه سازی مدل ها مجهز می کند تا موارد استفاده متنوع را به طور مؤثر برآورده سازد.
بررسی اجمالی دوره:
این دوره با تمرکز بر تنظیم دقیق و سازگاری LLM ها با استفاده از چارچوب های پیشرو مانند OpenAi ، بغل کردن چهره و لانگچین ، یک شیرجه غوطه وری را به اصول و کاربردهای هوش مصنوعی تولید می کند. شما مبانی نظری Genai را کشف خواهید کرد ، تکنیک های پیشرفته مهندسی سریع را یاد می گیرید و کشف خواهید کرد که چگونه نسل بازیابی (RAG) قابلیت های هوش مصنوعی را افزایش می دهد. با انجام تکالیف دستی و راهنمایی های متخصص ، شما به ابزارها و روشهای مورد نیاز برای ساختن راه حل های قدرتمند هوش مصنوعی مانند چت های مخصوص دامنه ، سیستم های خلاصه و برنامه های پاسخ دهنده سؤال تسلط خواهید یافت.
نتایج یادگیری کلیدی:
مبانی تولید AI و LLMS:
درک جدی از AI تولیدی و معماری LLMS ایجاد می کند و زمینه را برای تکنیک های تنظیم دقیق تنظیم می کند.
چارچوب های LLMS:
تجربه عملی را با ابزارهایی مانند API های OpenAi ، بغل کردن ترانسفورماتورهای صورت و Langchain برای سفارشی سازی و استقرار LLMS به طور مؤثر کسب کنید.
مهندسی سریع برای شخصی سازی:
نحوه طراحی و بهینه سازی درخواست ها را برای هدایت LLM ها به سمت ارائه خروجی های دقیق و مرتبط با متن یاد بگیرید.
اصول و برنامه های تنظیم دقیق:
کشف کنید که چگونه مدل های از پیش آموزش داده شده را به خوبی تنظیم کنید تا آنها را برای حوزه های خاص ، بهبود عملکرد و دقت سازگار کنید.
نسل بازیابی-آمریكا (RAG):
تسلط بر ادغام منابع دانش خارجی با LLMS برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی قوی و آگاه.
ساختن برنامه های دنیای واقعی:
دانش خود را برای ایجاد راه حل هایی برای جمع بندی متن ، پاسخ به سؤال و سایر موارد استفاده در دنیای واقعی با استفاده از LLMS استفاده کنید.
چرا ثبت نام می کنید؟
به رهبری یک متخصص در هوش مصنوعی تولیدی با سابقه اثبات شده برای ارائه دوره های تأثیرگذار ، این برنامه تئوری برش را با تمرین دستی ترکیب می کند. تا پایان دوره ، شما اعتماد به نفس و مهارت هایی را برای تنظیم دقیق و سازگاری LLMS برای طیف گسترده ای از برنامه ها ، از ایجاد عوامل مکالمه گرفته تا استفاده از سیستم های تولید محتوای هوشمند خواهید داشت.
آماده تغییر مهارت های هوش مصنوعی خود هستید؟
به ما بپیوندید و به هنر تنظیم مدل های خوب و سازگار با مدل های AI بپیوندید. امروز ثبت نام کنید تا در حوزه در حال تحول سریع هوش مصنوعی بمانید و فرصت های جدیدی را برای نوآوری و رهبری در آینده AI محور باز کنید!
Minerva Singh
دانشمند تحصیل کرده آکسبریج
سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
نمایش نظرات