Track
Ассоциированный AI-инженер для специалистов по данным
Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.
Training a Team?
Try for Business
Certification Available
К
Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.
Included with PremiumОписание трека
Ассоциированный AI-инженер для специалистов по данным
Станьте AI Engineer: От Data Science к готовому к продакшену ИИ
Начните свой путь к профессии AI Engineer, развивая ключевые навыки, чтобы переводить AI-модели от разработки к развертыванию. В этом треке вы получите практический опыт работы с новейшими технологиями ИИ и лучшими практиками, что позволит вам создавать надежные ИИ-решения, готовые к использованию в продакшене.Освойте жизненный цикл разработки ИИ
Пройдите ключевые этапы процесса разработки ИИ, включая:- Обучение и оценка моделей машинного обучения с использованием библиотек Python, таких как scikit-learn и PyTorch
- Работа с реальными наборами данных для решения практических задач в различных областях
- Дообучение современных больших языковых моделей (LLM), таких как Llama 3, для задач обработки естественного языка
- Интеграция AI-моделей в приложения с использованием фреймворков вроде LangChain
- Применение принципов MLOps для обеспечения надежных и масштабируемых развертываний ИИ
Получите практический опыт работы с передовыми технологиями ИИ
Изучите инструменты и методы, движущие революцию ИИ, на практике, работая с архитектурами глубокого обучения, включая CNN, RNN, LSTM и GRU. Вы также будете работать с моделями на основе трансформеров и их применением в обработке естественного языка, получая представление об их влиянии на современный ИИ. Кроме того, вы изучите методы объяснимого ИИ, чтобы создавать прозрачные и подотчетные системы ИИ, применяя ответственные практики ИИ для эффективного управления данными на протяжении всего жизненного цикла ИИ.От LLM к продакшену: Практическое применение ИИ
Применяйте свои навыки к реальным сценариям, которые отражают задачи, с которыми сталкиваются AI Engineers. Вы научитесь тонко настраивать LLM, такие как Llama 3, на пользовательских наборах данных, интегрировать их в приложения с помощью LangChain и разворачивать эти решения в производственных средах. Узнайте, как принципы MLOps, такие как тестирование, контроль версий и непрерывная интеграция, помогут вам создавать надежные и масштабируемые системы ИИ.Создано для специалистов по данным, переходящих в AI-инжиниринг
Этот трек идеально подходит для data scientists, которые хотят расширить свой набор навыков и перейти на роли AI engineering. Опираясь на ваши существующие знания машинного обучения и Python, вы приобретёте дополнительные навыки, необходимые для проектирования, разработки и внедрения AI-решений промышленного уровня. Предварительный опыт в области AI engineering или MLOps не требуется.Начните карьеру AI-инженера
После завершения этого трека у вас будет уверенность и портфолио, чтобы:- Подавать заявки на должности AI Engineer в разных отраслях
- Сотрудничайте с межфункциональными командами для внедрения комплексных AI-решений
- Внедряйте ответственные практики ИИ и создавайте надежные системы ИИ
- Оставайтесь на переднем крае стремительно развивающегося ландшафта ИИ
Предварительные требования
Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.Course
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!
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Course
Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Course
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Course
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Course
Discover the fundamentals of Git for version control in your software and data projects.
Course
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
завершен
Получите свидетельство о достижениях
Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас
Certification Available
К
Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.
Included with PremiumРазвивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.