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.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyin
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
Course
Scikit-learn ve scipy kullanarak etiketlenmemiş veri kümelerini kümelemeyi, dönüştürmeyi, görselleştirmeyi ve bunlardan içgörüler elde etmeyi öğrenin.
Course
Hugging Face Hub'da bulunan kapsamlı model ve veri seti havuzunu keşfedin ve kullanın.
Course
PyTorch'ta ilk sinir ağınızı oluşturmayı, hiperparametreleri ayarlamayı ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmeyi öğrenin.
Course
Scikit-learn, SHAP ve LIME kullanarak şeffaf, güvenilir ve hesap verebilir AI sistemlerini test etmek ve oluşturmak için gerekli becerileri edinin.
Course
Görüntü ve sıralı verileri modellemek için CNN, RNN, LSTM ve GRU gibi temel derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinin.
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Herhangi bir AI projesinde verilerinizi baştan sona ve ötesinde sorumlu bir şekilde yönetmenin arkasındaki teoriyi öğrenin.
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
Llama LLM'yi yerel olarak çalıştırmak ve yığınınıza entegre etmek için en son teknikleri keşfedin.
Course
MLOps ile makine öğrenmesi modellerini yerel not defterlerinden üretimde gerçek iş değeri yaratan işlevsel modellere dönüştürmeyi keşfedin.
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Course
Yazılım ve veri projelerinizde sürüm kontrolü için Git'in temellerini keşfedin.
Course
Python testlerini ustaca kullanın: Pytest ve unittest ile yöntemleri öğrenin, kontroller oluşturun ve hatasız kod yazın.
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 19 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.