Program
Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinBinlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Certification Available
Hazırlayan:
Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.
Included with PremiumProgram Açıklaması
Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi
Yapay Zeka Mühendisi Olun: Veri Biliminden Üretime Hazır Yapay Zekaya
Yapay zeka modellerini geliştirme aşamasından dağıtım aşamasına taşımak için gerekli becerileri edinerek Yapay Zeka Mühendisi olma yolculuğunuza başlayın. Bu bölümde, en yeni yapay zeka teknolojileri ve en iyi uygulamalarla ilgili uygulamalı deneyim kazanacak ve sağlam, üretime hazır yapay zeka çözümleri oluşturabileceksiniz.Yapay Zeka Geliştirme Yaşam Döngüsünde Ustalaşın
Aşağıdakiler de dahil olmak üzere, yapay zeka geliştirme sürecinin temel aşamalarında ilerleme:- Scikit-learn ve PyTorch gibi Python kütüphanelerini kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitme ve değerlendirme
- Çeşitli alanlardaki pratik sorunları çözmek için gerçek dünya veri kümeleriyle çalışma
- Doğal dil görevleri için Llama 3 gibi son teknoloji ürünü Büyük Dil Modellerine (LLM'ler) ince ayar yapılması
- LangChain gibi çerçeveleri kullanarak yapay zeka modellerini uygulamalara entegre etme
- Güvenilir ve ölçeklenebilir yapay zeka dağıtımları sağlamak için MLOps ilkelerini uygulamak
En Yeni Yapay Zeka Teknolojileri ile Uygulamalı Deneyim Kazanın
CNN'ler, RNN'ler, LSTM'ler ve GRU'lar dahil olmak üzere derin öğrenme mimarileri ile pratik deneyim yoluyla yapay zeka devrimini yönlendiren araçları ve teknikleri keşfedin. Ayrıca dönüştürücü tabanlı modeller ve bunların doğal dil işleme alanındaki uygulamaları üzerinde çalışarak modern yapay zeka üzerindeki etkileri hakkında fikir sahibi olacaksınız. Ayrıca, YZ yaşam döngüsü boyunca verileri etkili bir şekilde yönetmek için sorumlu YZ uygulamalarını uygularken şeffaf ve hesap verebilir YZ sistemleri oluşturmak için açıklanabilir YZ yöntemlerini öğreneceksiniz.LLM'lerden Üretime: Yapay Zekayı Uygulamaya Koymak
Becerilerinizi, Yapay Zeka Mühendislerinin karşılaştığı zorlukları yansıtan gerçek dünya senaryolarına uygulayın. Özel veri kümeleri üzerinde Llama 3 gibi LLM'lere ince ayar yapmayı, LangChain kullanarak bunları uygulamalara entegre etmeyi ve bu çözümleri üretim ortamlarına dağıtmayı öğreneceksiniz. Test, sürüm kontrolü ve sürekli entegrasyon gibi MLOps ilkelerinin güvenilir ve ölçeklenebilir yapay zeka sistemleri oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.Yapay Zeka Mühendisliğine Geçiş Yapan Veri Bilimcileri için Tasarlandı
Bu Track, beceri setlerini genişletmek ve yapay zeka mühendisliği rollerini üstlenmek isteyen veri bilimcileri için idealdir. Mevcut makine öğrenimi ve Python bilginize dayanarak, üretim sınıfı yapay zeka çözümleri tasarlamak, geliştirmek ve dağıtmak için gereken ek becerileri edineceksiniz. Yapay zeka mühendisliği veya MLOps ile ilgili önceden deneyim gerekmez.Kariyerinize Yapay Zeka Mühendisi Olarak Başlayın
Bu Parkuru tamamladıktan sonra, şu konularda kendinize güvenecek ve portföy sahibi olacaksınız:- Sektörlerdeki Yapay Zeka Mühendisi pozisyonlarına başvurun
- Uçtan uca yapay zeka çözümleri sunmak için çapraz işlevli ekiplerle işbirliği yapın
- Sorumlu yapay zeka uygulamalarını hayata geçirin ve güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturun
- Hızla gelişen yapay zeka ortamının ön saflarında yer alın
Önkoşullar
Bu program için herhangi bir önkoşul yokturCourse
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.
Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 18 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.