Chia Sẻ Khóa Học AI Engineer 2024 - AI Engineer Bootcamp Hoàn Chỉnh [Khóa 6470 A]
Đào tạo AI Engineer toàn diện: Python, NLP, Transformers, LLM, LangChain, Hugging Face, API.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Khóa học cung cấp toàn bộ hộp công cụ bạn cần để trở thành một Kỹ sư AI.
- ✓ Hiểu các khái niệm chính về Trí tuệ nhân tạo và xây dựng một nền tảng vững chắc.
- ✓ Bắt đầu coding trong Python và tìm hiểu cách sử dụng nó cho NLP và AI.
- ✓ Gây ấn tượng với người phỏng vấn bằng cách thể hiện sự hiểu biết về lĩnh vực AI.
- ✓ Áp dụng các kỹ năng của bạn vào các trường hợp kinh doanh thực tế.
- ✓ Tận dụng sức mạnh của Large Language Models.
- ✓ Tận dụng LangChain để phát triển liền mạch các ứng dụng do AI điều khiển bằng cách kết nối các thành phần có khả năng tương tác.
- ✓ Làm quen với Hugging Face và các công cụ AI mà nó cung cấp.
- ✓ Sử dụng API và kết nối với các mô hình nền tảng mạnh mẽ.
Vấn đề:
Các Kỹ sư AI phù hợp nhất để phát triển trong thời đại AI. Nó giúp các doanh nghiệp sử dụng Generative AI bằng cách xây dựng các ứng dụng do AI điều khiển trên các trang web, ứng dụng và cơ sở dữ liệu hiện có của họ. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi nhu cầu về Kỹ sư AI đang tăng vọt trên thị trường việc làm.
Tuy nhiên, nguồn cung rất hạn chế và việc có được các kỹ năng cần thiết để được tuyển dụng làm Kỹ sư AI có thể là một thách thức.
Vậy, làm sao để đạt được điều này?
Các trường đại học chậm chạp trong việc tạo ra các chương trình chuyên biệt tập trung vào các kỹ năng AI Engineering thực tế. Một số ít nỗ lực hiện có thường tốn kém và mất thời gian.
Hầu hết các khóa học trực tuyến đều cung cấp các mẹo sử dụng ChatGPT và các kỹ năng kỹ thuật riêng biệt, tuy nhiên việc tích hợp các kỹ năng này vẫn còn là một thách thức.
Giải pháp:
AI Engineering là một lĩnh vực đa ngành bao gồm:
- ✓ Nguyên lý AI và ứng dụng thực tế.
- ✓ Lập trình Python.
- ✓ Natural Language Processing trong Python.
- ✓ Large Language Models và Transformers.
- ✓ Phát triển các ứng dụng với các công cụ orchestration như LangChain.
- ✓ Vector database sử dụng PineCone.
- ✓ Tạo các ứng dụng dựa trên AI.
Mỗi chủ đề đều dựa trên chủ đề trước đó và việc bỏ qua các bước có thể dẫn đến nhầm lẫn. Ví dụ, việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi phải quen thuộc với Langchain - cũng giống như việc học natural language processing có thể trở nên quá sức nếu không có các kỹ năng lập trình Python cơ bản.
Vì vậy, chúng tôi đã tạo ra AI Engineer Bootcamp 2024 để cung cấp chương trình đào tạo AI engineering hiệu quả, tiết kiệm thời gian và có cấu trúc nhất hiện có trực tuyến.
Chương trình đào tạo tiên phong này vượt qua rào cản lớn nhất để bước vào lĩnh vực AI Engineering bằng cách hợp nhất tất cả các nguồn lực cần thiết tại một nơi.
Khóa học của chúng tôi được thiết kế để giảng dạy các chủ đề liên quan một cách liền mạch-cung cấp mọi thứ bạn cần để trở thành Kỹ sư AI với chi phí và thời gian đầu tư thấp hơn đáng kể so với các chương trình truyền thống.
Các kỹ năng:
1. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo:
Structured và unstructured data, supervised và unsupervised machine learning, Generative AI, và các foundational model - những thuật ngữ thông dụng quen thuộc về AI; chúng có nghĩa chính xác là gì?
Tại sao nên học AI? Có được hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực này thông qua quá trình khám phá có hướng dẫn bao gồm các nền tảng về AI, tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng, các kỹ thuật thiết yếu, Generative AI và sự phát triển của các mô hình tiên tiến như GPT, Llama, Gemini và Claude.
2. Lập trình Python:
Thành thạo lập trình Python là điều cần thiết để trở thành một AI developer lành nghề - các công cụ no-code là không đủ.
Python là ngôn ngữ lập trình hiện đại, đa năng, phù hợp để tạo ứng dụng web, game máy tính và các tác vụ khoa học dữ liệu. Hệ sinh thái thư viện rộng lớn của nó khiến nó trở nên lý tưởng để phát triển các mô hình AI.
Tại sao nên học lập trình Python?
Lập trình Python sẽ trở thành công cụ thiết yếu để giao tiếp với các mô hình AI và tích hợp khả năng của chúng vào sản phẩm của bạn.
3. Giới thiệu về NLP trong Python:
Khám phá Natural Language Processing (NLP) và tìm hiểu các kỹ thuật giúp máy tính hiểu, generate và phân loại ngôn ngữ của con người.
Tại sao nên học NLP?
NLP tạo thành nền tảng cho các Generative AI model tiên tiến. Chương trình này trang bị cho bạn các kỹ năng thiết yếu để phát triển các hệ thống AI tương tác có ý nghĩa với ngôn ngữ của con người.
4. Giới thiệu về Large Language Models:
Phần chương trình này nâng cao kỹ năng natural language processing của bạn bằng cách dạy bạn cách sử dụng các khả năng mạnh mẽ của Large Language Model (LLM). Tìm hiểu các công cụ quan trọng như Transformers Architecture, GPT, Langchain, HuggingFace, BERT và XLNet.
Tại sao nên học LLM?
Module này là cánh cổng giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn và cách áp dụng chúng để giải quyết các tác vụ phức tạp liên quan đến ngôn ngữ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh.
5. Xây dựng ứng dụng với LangChain:
LangChain là một framework cho phép phát triển liền mạch các ứng dụng dựa trên AI bằng cách kết nối các thành phần có khả năng tương tác.
Tại sao nên học LangChain?
Tìm hiểu cách tạo các ứng dụng có khả năng suy luận. LangChain tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các hệ thống nơi các phần riêng lẻ - chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ, cơ sở dữ liệu và thuật toán suy luận - có thể được kết nối với nhau để nâng cao chức năng tổng thể.
6. Vector Database:
Với các công nghệ AI mới nổi, tầm quan trọng của vectorization và vector database sẽ tăng lên đáng kể. Trong module Vector Database với Pinecone này, bạn sẽ có cơ hội khám phá Pinecone database, một giải pháp cơ sở dữ liệu vector hàng đầu.
Tại sao phải nghiên cứu vector database?
Tìm hiểu về vector database rất quan trọng vì nó trang bị cho bạn khả năng quản lý và truy vấn hiệu quả khối lượng lớn dữ liệu đa chiều, thường thấy trong các ứng dụng học máy và AI. Các kỹ năng kỹ thuật này cho phép bạn triển khai các ứng dụng AI được tối ưu hóa hiệu suất.
Những gì bạn nhận được:
- ✓ Chương trình đào tạo AI Engineering trị giá 1.250 đô la.
- ✓ Hỗ trợ Hỏi & Đáp tích cực.
- ✓ Kỹ năng cần thiết cho việc làm kỹ sư AI.
- ✓ Truy cập cộng đồng người học AI.
- ✓ Giấy chứng nhận hoàn thành.
- ✓ Cập nhật trong tương lai.
- ✓ Giải pháp kinh doanh thực tế cho sự sẵn sàng làm việc.
Với nội dung khóa học tuyệt vời và không có rủi ro, chúng tôi tin chắc bạn sẽ thích nó.
Mục lục:
- ✓ 01 - Module giới thiệu về AI: Bắt đầu.
- ✓ 02 - Module giới thiệu về AI: Dữ liệu là yếu tố thiết yếu để xây dựng AI.
- ✓ 03 - Module giới thiệu về AI: Các kỹ thuật AI chính.
- ✓ 04 - Module giới thiệu về AI: Các nhánh AI quan trọng.
- ✓ 05 - Module giới thiệu về AI: Hiểu về Generative AI.
- ✓ 06 - Module giới thiệu về AI: Những thách thức thực tế trong Generative AI.
- ✓ 07 - Module Python: Tại sao lại là Python?
- ✓ 08 - Module Python: Thiết lập Môi trường.
- ✓ 09 - Module Python: Python Variables và Data Types.
- ✓ 10 - Module Python: Cú pháp Python cơ bản.
- ✓ 11 - Module Python: Tìm hiểu thêm về Toán tử.
- ✓ 12 - Module Python: Câu lệnh điều kiện.
- ✓ 13 - Module Python: Function.
- ✓ 14 - Module Python: Sequence.
- ✓ 15 - Module Python: Iteration.
- ✓ 16 - Module Python: Một số khái niệm và thuật ngữ quan trọng của Python.
- ✓ 17 - Module NLP: Giới thiệu.
- ✓ 18 - Module NLP: Text Preprocessing.
- ✓ 19 - Module NLP: Identifying Parts of Speech & Named Entities.
- ✓ 20 - Module NLP: Sentiment Analysis.
- ✓ 21 - Module NLP: Vectorizing Text.
- ✓ 22 - Module NLP: Topic Modelling.
- ✓ 23 - Module NLP: Xây dựng Text Classifier của riêng bạn.
- ✓ 24 - Module NLP: Categorizing Fake News (Case Study).
- ✓ 25 - Module NLP: Tương lai của NLP.
- ✓ 26 - Module LLM: Giới thiệu về Large Language Models.
- ✓ 27 - Module LLM: Transformer Architecture.
- ✓ 28 - Module LLM: Bắt đầu với các GPT Model.
- ✓ 29 - Module LLM: Hugging Face Transformers.
- ✓ 30 - Module LLM: Question & Answer Models với BERT.
- ✓ 31 - Module LLM: Text Classification với XLNet.
- ✓ 32 - Module LangChain: Giới thiệu.
- ✓ 33 - Module LangChain: Tokens, Models & Prices.
- ✓ 34 - Module LangChain: Thiết lập Môi trường.
- ✓ 35 - Module LangChain: OpenAI API.
- ✓ 36 - Module LangChain: Model Inputs.
- ✓ 37 - Module LangChain: Message History và Chatbot Memory.
- ✓ 38 - Module LangChain: Output Parsers.
- ✓ 39 - Module LangChain: LangChain Expression Language (LCEL).
- ✓ 40 - Module LangChain: Retrieval Augmented Generation (RAG).
- ✓ 41 - Module LangChain: Tools & Agents.
- ✓ 42 - Module Vector Databases: Giới thiệu.
- ✓ 43 - Module Vector Databases: Cơ bản về Vector Space và High-Dimensional Data.
- ✓ 44 - Module Vector Databases: Giới thiệu về Pinecone Vector Database.
- ✓ 45 - Module Vector Databases: Semantic Search với Pinecone và Custom (Case Study).
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bạn nên tham gia khóa học này nếu bạn muốn trở thành một Kỹ sư AI hoặc nếu bạn muốn tìm hiểu về lĩnh vực này.
- ✓ Khóa học này dành cho bạn nếu bạn muốn có một sự nghiệp tuyệt vời.
- ✓ Khóa học này cũng lý tưởng cho người mới bắt đầu vì nó bắt đầu từ những điều cơ bản và dần dần nâng cao kỹ năng của bạn.