Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (ไทย)

via AWS Skill Builder

Overview

ในหลักสูตรนี้ คุณจะสำรวจวงจรชีวิตของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้าง (Generative AI หรือ AI ช่วยสร้าง) ได้แก่

การกำหนดกรณีใช้งานทางธุรกิจ
การเลือกโมเดลพื้นฐาน (FM)
การปรับปรุงประสิทธิภาพของ FM
การประเมินประสิทธิภาพของ FM
การนำไปใช้จริงและผลกระทบต่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

หลักสูตรนี้เป็นการปูพื้นฐานไปสู่หลักสูตร AI ช่วยสร้างหลักสูตรต่างๆ ซึ่งจะเจาะลึกเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับการปรับแต่ง FM โดยใช้วิศวกรรมการโต้ตอบ, Retrieval Augmented Generation (RAG) และการปรับละเอียด

ระดับหลักสูตร: พื้นฐาน
ระยะเวลา: 1 ชั่วโมง

หมายเหตุ: หลักสูตรนี้มีการแปลถอดเสียง/คำบรรยาย บทบรรยายเป็นภาษาอังกฤษ

หากต้องการแสดงคำบรรยาย ให้คลิกที่ปุ่ม CC ที่มุมล่างขวาของเครื่องเล่น

กิจกรรม:

หลักสูตรนี้ประกอบด้วยองค์ประกอบเชิงโต้ตอบ วิดีโอ คำแนะนำแบบข้อความ และภาพประกอบ

วัตถุประสงค์ของหลักสูตร:

ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำสิ่งต่อไปนี้

ระบุเกณฑ์การเลือกเพื่อเลือกโมเดลที่ผ่านการฝึกมาแล้ว
นิยามความหมายของ Retrieval Augmented Generation (RAG) และอธิบายการใช้งานทางธุรกิจ
อธิบายข้อดีข้อเสียที่ต้องเลือกด้านค่าใช้จ่ายของแนวทางต่างๆ ในการปรับแต่งโมเดลพื้นฐาน
ทำความเข้าใจบทบาทของเอเจนต์ในงานหลายขั้นตอน
ทำความเข้าใจแนวทางในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน
ระบุเมตริกที่เกี่ยวข้องในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน

กลุ่มเป้าหมาย:

หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นสำหรับ:

บุคคลที่สนใจเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ไม่ว่าจะมีบทบาทงานใดก็ตาม
บุคคลที่ตั้งใจจะเข้าร่วมการสอบการรับรอง AWS Certified AI Practitioner

ข้อกำหนดเบื้องต้น:

การพัฒนาโซลูชัน AI ช่วยสร้างเป็นส่วนหนึ่งของชุดสอนการสร้างรากฐานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และ AI ช่วยสร้าง ขอแนะนำให้คุณศึกษาทั้งสองหลักสูตรนี้ให้เสร็จสิ้นก่อน หากคุณยังไม่ได้ศึกษา: