Ingegnere AI associato per scienziati dei dati

Diventa un ingegnere AI: Dalla scienza dei dati all'intelligenza artificiale pronta per la produzione

Inizia il tuo percorso per diventare un ingegnere AI acquisendo le competenze essenziali per portare i modelli AI dallo sviluppo alla distribuzione. In questo percorso, acquisirai esperienza pratica con le più recenti tecnologie e best practice dell'IA, consentendoti di creare soluzioni di IA robuste e pronte per la produzione.

Padroneggia il ciclo di vita dello sviluppo dell'IA

Progredire attraverso le fasi chiave del processo di sviluppo dell'IA, tra cui:

• Formazione e valutazione di modelli di apprendimento automatico utilizzando librerie Python come scikit-learn e PyTorch.
• Lavorare con set di dati reali per risolvere problemi pratici in vari ambiti.
• Messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) all'avanguardia, come Llama 3, per compiti di linguaggio naturale.
• Integrare i modelli di intelligenza artificiale nelle applicazioni utilizzando framework come LangChain.
• Applicare i principi MLOps per garantire implementazioni AI affidabili e scalabili.

Acquisisci esperienza pratica con le tecnologie AI all'avanguardia

Esplora gli strumenti e le tecniche che guidano la rivoluzione dell'intelligenza artificiale attraverso l'esperienza pratica con le architetture di apprendimento profondo, tra cui CNN, RNN, LSTM e GRU. Lavorerai inoltre con i modelli basati sui trasformatori e le loro applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale, approfondendo il loro impatto sull'IA moderna. Inoltre, imparerai metodi di IA spiegabili per costruire sistemi di IA trasparenti e responsabili, applicando al contempo pratiche di IA responsabile per gestire i dati in modo efficace durante tutto il ciclo di vita dell'IA.

Dai LLM alla produzione: Mettere in pratica l'IA

Applica le tue competenze a scenari reali che rispecchiano le sfide affrontate dagli ingegneri dell'intelligenza artificiale. Imparerai a mettere a punto LLM come Llama 3 su set di dati personalizzati, a integrarli nelle applicazioni utilizzando LangChain e a distribuire queste soluzioni in ambienti di produzione. Scopri come i principi MLOps come il testing, il controllo di versione e l'integrazione continua possono aiutarti a costruire sistemi di intelligenza artificiale affidabili e scalabili.

Ideato per gli scienziati dei dati che passano all'ingegneria dell'intelligenza artificiale.

Questo percorso è ideale per i data scientist che desiderano ampliare le proprie competenze e assumere ruoli di ingegneria dell'intelligenza artificiale. Partendo dalle tue conoscenze esistenti in materia di machine learning e Python, acquisirai le competenze aggiuntive necessarie per progettare, sviluppare e implementare soluzioni di AI di livello produttivo. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'ingegneria dell'intelligenza artificiale o con gli MLOps.

Avvia la tua carriera come ingegnere AI

Al termine di questo percorso, avrai la sicurezza e il portfolio per:

• Candidati per le posizioni di AI Engineer in tutti i settori
• Collabora con team interfunzionali per fornire soluzioni di intelligenza artificiale end-to-end.
• Implementare pratiche di IA responsabili e costruire sistemi di IA affidabili
• Rimani all'avanguardia nel panorama dell'IA in rapida evoluzione.

Fai il primo passo per diventare un ingegnere AI e apri nuove opportunità di carriera in questo settore entusiasmante.