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.
Course Outline
Εισαγωγή στο AI για Ανάπτυξη Λογισμικού
- Τι είναι το Generative AI έναντι του Predictive AI
- Εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην κωδικοποίηση, την ανάλυση και τον αυτοματισμό
- Επισκόπηση LLM, μετασχηματιστών και μοντέλων βαθιάς μάθησης
Κωδικοποίηση και προγνωστική ανάπτυξη υποβοηθούμενη από AI
- Ολοκλήρωση και δημιουργία κώδικα με τροφοδοσία AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Πρόβλεψη σφαλμάτων κώδικα και τρωτών σημείων πριν από την ανάπτυξη
- Αυτοματοποίηση κριτικών κώδικα και προτάσεων βελτιστοποίησης
Δημιουργία προγνωστικών μοντέλων για εφαρμογές λογισμικού
- Κατανόηση της πρόβλεψης χρονοσειρών και της προγνωστικής ανάλυσης
- Εφαρμογή μοντέλων AI για πρόβλεψη ζήτησης και ανίχνευση ανωμαλιών
- Χρησιμοποιώντας τα Python, Scikit-learn και TensorFlow για προγνωστική μοντελοποίηση
Generative AI για Δημιουργία Κειμένου, Κώδικα και Εικόνας
- Εργασία με GPT, LLaMA και άλλους LLM
- Δημιουργία συνθετικών δεδομένων, περιλήψεων κειμένου και τεκμηρίωσης
- Δημιουργία εικόνων και βίντεο που δημιουργούνται από AI με μοντέλα διάχυσης
Ανάπτυξη μοντέλων AI σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου
- Φιλοξενία μοντέλων AI χρησιμοποιώντας Hugging Face, AWS και Google Cloud
- Δημιουργία υπηρεσιών τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε API για επιχειρηματικές εφαρμογές
- Βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για εργασίες ειδικού τομέα
AI for Predictive Business Insights and Decision-Making
- Επιχειρηματική ευφυΐα και αναλυτικά στοιχεία πελατών με γνώμονα το AI
- Πρόβλεψη των τάσεων της αγοράς και της συμπεριφοράς των καταναλωτών
- Αυτοματοποίηση βελτιστοποιήσεων ροής εργασιών με AI
Ηθική τεχνητή νοημοσύνη και βέλτιστες πρακτικές στην ανάπτυξη
- Δεοντολογικά ζητήματα στη λήψη αποφάσεων με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης
- Ανίχνευση προκατάληψης και δικαιοσύνη σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης
- Βέλτιστες πρακτικές για ερμηνεύσιμη και υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη
Πρακτικά εργαστήρια και μελέτες περιπτώσεων
- Εφαρμογή προγνωστικών αναλύσεων για ένα σύνολο δεδομένων πραγματικού κόσμου
- Δημιουργία ενός chatbot με τεχνητή νοημοσύνη με δημιουργία κειμένου
- Ανάπτυξη μιας εφαρμογής που βασίζεται σε LLM για αυτοματισμό
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
- Ανασκόπηση των βασικών σκευασμάτων
- Εργαλεία και πόροι AI για περαιτέρω μάθηση
- Τελική συνεδρία Q&A
Requirements
- Κατανόηση βασικών εννοιών ανάπτυξης λογισμικού
- Εμπειρία με οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού (Python συνιστάται)
- Εξοικείωση με τις βασικές αρχές μηχανικής μάθησης ή τεχνητής νοημοσύνης (συνιστάται αλλά δεν απαιτείται)
Ακροατήριο
- προγραμματιστές λογισμικού
- Μηχανικοί AI/ML
- Η τεχνική ομάδα ηγείται
- Διευθυντές προϊόντων που ενδιαφέρονται για εφαρμογές που βασίζονται σε AI
21 Hours