Проектирование, развертывание и оценка систем ИИ

Переход модели искусственного интеллекта от локального эксперимента к надежной производственной системе является одной из самых больших проблем в современном программном обеспечении. Этот курс предоставляет четкий, пошаговый путь, чтобы помочь вам преодолеть разрыв между написанием кода и запуском функциональных, контролируемых приложений ИИ.\n\nВы перейдете от понимания основных концепций машинного обучения к уверенному созданию, оценке и развертыванию систем ИИ. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода вы узнаете, как оценивать производительность модели, настраивать конвейеры развертывания и поддерживать работоспособность системы с течением времени.\n\nЧто вы учитесь:\n- Понимание основных архитектур систем ИИ и основной терминологии перед написанием кода\n- Развертывание моделей ИИ с использованием современных контейнеризации и облачные стратегии\n- Оценка производительности и предвзятости модели с использованием систематических, основанных на данных рамок тестирования\n - Реализация шаблонов генерации с дополнением поиска (RAG) для расширения возможностей системы\n Курс начинается с основных терминов и принципов проектирования, а затем переходит к практическим стратегиям развертывания и методологиям оценки. Вы будете систематически продвигаться от локального тестирования до создания надежных, контролируемых производственных рабочих процессов.\n\nЭтот курс разработан специально для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технических новичков, которые хотят понять жизненный цикл систем ИИ. Не требуется предыдущий опыт с развертыванием ИИ или операций машинного обучения.\n\nНачните читать сегодня, чтобы овладеть основами создания и запуска готовых к производству систем ИИ.