面向数据科学家的 AI 工程师助理

成为 AI 工程师： 从数据科学到可投入生产的 AI

通过培养将 AI 模型从开发到部署所需的核心技能，开启成为 AI 工程师的旅程。 在本实践路径中，你将获得最新 AI 技术和最佳实践的实践经验，使你能够创建稳健、可投入生产的 AI 解决方案。

掌握 AI 开发生命周期

通过 AI 开发流程的关键阶段，包括：

• 使用 Python 库如 scikit-learn 和 PyTorch 训练和评估机器学习模型
• 使用真实世界数据集解决各领域的实际问题
• 对 Llama 3 等最先进的大型语言模型（LLMs）进行微调，用于自然语言任务
• 使用 LangChain 等框架将 AI 模型集成到应用程序中
• 应用 MLOps 原则，确保 AI 部署可靠且可扩展

获得前沿 AI 技术的实战经验

通过深度学习架构的实践经验，探索推动 AI 革命的工具和技术，包括 CNN、RNN、LSTMs 和 GRUs。 你还将使用基于 Transformer 的模型及其在自然语言处理中的应用，深入了解它们对现代 AI 的影响。 此外，你还将学习可解释 AI 方法，以构建透明且负责任的 AI 系统，同时应用负责任的 AI 实践，在整个 AI 生命周期中有效管理数据。

从 LLM 到生产环境： 将 AI 应用于实践

将你的技能应用于模拟 AI 工程师所面临挑战的真实场景。 你将学会在自定义数据集上微调像 Llama 3 这样的 LLM，将其通过 LangChain 集成到应用中，并将这些解决方案部署到生产环境中。 了解 MLOps 原则，如测试、版本控制和持续集成，如何帮助你构建可靠且可扩展的 AI 系统。

面向转型为 AI 工程师的数据科学家设计

此路径非常适合希望拓展技能并承担 AI 工程角色的数据科学家。 在您现有的机器学习和Python知识基础上，您将获得设计、开发和部署生产级 AI 解决方案所需的额外技能。 无需具备 AI 工程或 MLOps 经验。

开启你的 AI 工程师职业生涯

完成此学习路径后，你将拥有足够的信心和作品集来：

• 申请各行业的 AI 工程师职位
• 与跨职能团队协作，交付端到端 AI 解决方案
• 实施负责任的 AI 实践并构建可信赖的 AI 系统
• 保持在快速发展的 AI 领域前沿

迈出成为 AI 工程师的第一步，开启这个令人兴奋领域中的新职业机会。