آموزش مدلهای استدلالی هوش مصنوعی در عمل: ساخت یک مربی هوشمند AI - آخرین آپدیت
دانلود AI Reasoning Models in Practice: Building an AI-Powered Coach
مدلهای استدلالی هوش مصنوعی (AI Reasoning Models) در حال تغییر نحوه تعامل ما با AI هستند و در مقایسه با مدلهای سنتی GPT، پاسخهایی ساختاریافتهتر، منطقیتر و چندمرحلهای ارائه میدهند. در این دوره پروژهمحور، یاد میگیرید که چه زمانی و چگونه از مدلهای استدلالی برای ایجاد یک مربی شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید. مدرس این دوره، کشا ویلیامز (Kesha Williams) —پیشرو در معماری سازمانی و استراتژی و حاکمیت AI —چالشهای عملی را ارائه میدهد که به شما امکان میدهد مدلهای استدلالی را در تصمیمگیری، درک کد و استدلالهای مبتنی بر تصویر پیادهسازی کرده و در عین حال کارایی مدل را بهینه کنید. چه توسعهدهنده یا دانشمند داده باشید که به دنبال ادغام مدلهای استدلالی پیشرفته در راهکارهای عملی است و چه یک تصمیمگیرنده فنی که به قابلیتها و کاربردهای این مدلها علاقه دارد، این دوره به شما کمک میکند تا این فناوری هیجانانگیز را در جریانهای کاری واقعی AI ادغام کنید.
این دوره با GitHub Codespaces ادغام شده است؛ یک محیط توسعه ابری فوری که تمام قابلیتهای IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به تنظیمات محلی روی سیستم فراهم میکند. با GitHub Codespaces، میتوانید در هر زمان و با هر دستگاهی تمرینات عملی را انجام دهید —در حالی که از ابزاری استفاده میکنید که احتمالاً در محیطهای کاری حرفهای با آن مواجه خواهید شد.
مقدمه Introduction
-
خوشآمدگویی به دنیای مدلهای استدلالی AI Welcome to AI Reasoning Models
1. راهاندازی مربی شخصی هوش مصنوعی 1. Setting Up Your AI Personal Coach
-
چالش: ساخت هسته اصلی مربی شخصی AI Challenge: Build the core AI personal coach
-
راهکار: ساخت هسته اصلی مربی شخصی AI Solution: Build the core AI personal coach
2. بهکارگیری مهندسی پرامپت برای کنترل بهتر AI 2. Apply Prompt Engineering for Better AI Control
-
چالش: ادغام شخصیسازی و انتخاب مدل Challenge: Integrate personalization and model selection
-
درک تفاوتهای پرامپتنویسی در مدلهای استدلالی Understand how prompting differs for reasoning models
-
بهکارگیری متا-پرامپتینگ برای کنترل بهتر AI Apply meta prompting for better AI control
-
راهکار: ادغام شخصیسازی و انتخاب مدل Solution: Integrate personalization and model selection
3. ساخت سیستمهای استدلالی تعاملی و آگاه به متن 3. Build Interactive and Context-Aware Reasoning Systems
-
راهکار: پیادهسازی مدیریت متن (Context) Solution: Implement context management
-
چالش: پیادهسازی مدیریت متن (Context) Challenge: Implement context management
-
پیادهسازی ردیابی و بهینهسازی متن Implement context tracking and optimization
گامهای بعدی Next Steps
-
سفر شما در مسیر استدلال هوش مصنوعی Your AI reasoning journey
https://donyad.com/d/d44947
Kesha Williams
کشا (تلفظ KEY-SHA) ویلیامز یک جایزه است. مهندس نرم افزار برنده با بیش از 20 سال تجربه متخصص در توسعه برنامه های کاربردی وب با استفاده از Java، Spring، Angular، و خدمات وب آمازون (AWS). او هزاران توسعهدهنده نرمافزار را در ایالات متحده، اروپا و آسیا آموزش داده و در حین تدریس جاوا در سطح دانشگاه، آموزش داده است. او کار خود را با آژانس امنیت ملی (NSA) آغاز کرد.
کشا اخیراً برنده جایزه آدا لاولیس در مهندسی کامپیوتر از LookFar و جایزه نوآوری متفاوت بیندیشید از Chick-fil-A برای کارش با فناوریهای نوظهور شد. و هوش مصنوعی (AI). او اخیراً در کمپین آمازون "Alexa Women of Voice" و مجموعه #WePowerTech از A Cloud Guru حضور داشت. او در اوقات فراغت خود، اخبار جاوا را برای InfoQ می نویسد، بخش فناوری جورجیا را رهبری می کند، در کنفرانس های فنی در سراسر جهان سخنرانی می کند، به عنوان مربی با آکادمی علوم نیویورک خدمت می کند، و کارگاه های رایگان «ساعت کد» را برای کودکان برگزار می کند. در کتابخانه محلی او.
نمایش نظرات