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Ingegnere AI associato per scienziati dei dati
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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.
Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto per questo programmaCourse
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
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completato
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