Разработчик генеративного ИИ: создание RAG, агентов ИИ и облачных развертываний

Генеративный ИИ меняет способы создания программного обеспечения, но для выхода за рамки простых команд требуется глубокое понимание архитектуры системы. Данный курс поможет вам преодолеть разрыв между концептуальным ИИ и практической инженерией, проведя вас через процесс создания приложений ИИ производственного уровня. Вы пройдете путь от понимания принципов работы больших языковых моделей до разработки автономных агентных систем и семантических поисковых систем. Прочитав структурированные объяснения и проанализировав реализации чистого кода, вы приобретете навыки, необходимые для разработки, оптимизации и запуска рабочих нагрузок ИИ в облаке. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративного ИИ, больших языковых моделей и архитектуры трансформатора - Создание надежных конвейеров поиска-дополненного генерирования (RAG) для запросов пользовательских документов - Разработка автономных многоагентных рабочих процессов с использованием современных платформ, таких как CrewAI и PydanticAI - Внедрение векторных баз данных и семантического поиска для обеспечения интеллектуального поиска знаний - Настроить и развернуть модели AI в облачных средах с использованием Docker и контейнеризации - Примените асинхронные шаблоны Python и подсказки типа, чтобы написать чистый, готовый к производству код оркестрации AI Этот курс начинается с ключевой терминологии, основных определений нейронных сетей и основ инженерии. Затем вы пройдете пошаговые письменные руководства, охватывающие интеграцию API, векторные базы данных, координацию нескольких агентов и стратегии развертывания в облаке. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, системных архитекторов и технических энтузиастов, которые хотят войти в область инженерии ИИ. Не требуется предварительного опыта машинного обучения, хотя рекомендуется базовое знание Python. Начните читать сегодня, чтобы создать и развернуть свою первую интеллектуальную систему ИИ.