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

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories