Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Thai)

Resumen

ในหลักสูตรนี้ คุณจะสำรวจวงจรชีวิตของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้าง (Generative AI หรือ AI ช่วยสร้าง) ได้แก่:

• การกำหนดกรณีใช้งานทางธุรกิจ
• การเลือกโมเดลพื้นฐาน (FM)
• การปรับปรุงประสิทธิภาพของ FM
• การประเมินประสิทธิภาพของ FM
• การนำไปใช้จริงและผลกระทบต่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

หลักสูตรนี้เป็นการปูพื้นฐานไปสู่หลักสูตร AI ช่วยสร้างอื่นๆ ที่เจาะลึกเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับการปรับแต่ง FM โดยใช้วิศวกรรมการโต้ตอบ, Retrieval Augmented Generation (RAG) และการปรับละเอียด

• ระดับหลักสูตร:

  พื้นฐาน

• ระยะเวลา:

  1 ชั่วโมง

หมายเหตุ:

หลักสูตรนี้มีการแปลถอดเสียง/คำบรรยาย เป็นภาษาอังกฤษ

หากต้องการแสดงคำบรรยาย ให้คลิกที่ปุ่ม CC ที่มุมล่างขวาของเครื่องเล่น

กิจกรรม

หลักสูตรนี้ประกอบด้วยองค์ประกอบเชิงโต้ตอบ วิดีโอ คำแนะนำแบบข้อความ และภาพประกอบ

วัตถุประสงค์ของหลักสูตร

ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำสิ่งต่อไปนี้:

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

กลุ่มเป้าหมาย

หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นสำหรับ:

• บุคคลที่สนใจเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ไม่ว่าจะมีบทบาทงานใดก็ตาม
• บุคคลที่ตั้งใจจะเข้าร่วมการสอบการรับรอง AWS Certified AI Practitioner

ข้อกำหนดเบื้องต้น

การพัฒนาโซลูชัน AI ช่วยสร้างเป็นส่วนหนึ่งของชุดสอนการสร้างรากฐานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และ AI ช่วยสร้าง ขอแนะนำให้คุณศึกษาหลักสูตรเหล่านี้ให้เสร็จสิ้นก่อน หากคุณยังไม่ได้ศึกษา:

• Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
• Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

เนื้อหาหลักสูตร

ส่วนที่ 1:

บทนำ

• บทเรียนที่ 1:

  วิธีใช้งานหลักสูตรนี้

ส่วนที่ 2:

ความรู้เบื้องต้น

• บทเรียนที่ 2:

  ภาพรวมหลักสูตร

• บทเรียนที่ 3:

  วงจรชีวิตของแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้าง

  ---

  Materias