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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
先决条件
此学习路径无先决条件Course
用 Python 中的 scikit-learn 提升你的机器学习技能。 在这门互动课程中使用真实世界数据集，学习如何做出强大的预测！
Course
学习如何使用 scikit-learn 和 scipy 对无标签数据集进行聚类、转换、可视化并提取洞察。
Course
浏览并使用 Hugging Face Hub 上丰富的模型和数据集资源。
Course
学习如何在 PyTorch 中构建你的第一个神经网络、调整超参数，并解决分类和回归问题。
Course
掌握使用 Scikit-learn、SHAP 和 LIME 测试并构建透明、可信且可问责的 AI 系统的核心技能。
Course
了解用于建模图像和序列数据的基础深度学习架构，如 CNN、RNN、LSTM 和 GRU。
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
学习负责任地管理数据的理论，适用于任何 AI 项目，从开始到结束及之后。
Course
掌握LLM的核心原理及其所基于的革命性Transformer架构！
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
探索在本地运行 Llama LLM 并将其集成到你的技术栈中的最新技术。
Course
12MLOps 概念
了解 MLOps 如何将机器学习模型从本地笔记本带到生产环境中运行，并创造实际业务价值。
Course
了解模块化、文档和自动化测试，帮助你更快、更可靠地解决数据科学问题。
Course
14Git 入门
掌握 Git 基础，管理软件和数据项目的版本控制。
Course
掌握 Python 测试： 掌握方法、创建检查，并使用 pytest 和 unittest 确保代码无错误。
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