Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)

Aperçu

Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris :

• Définir des cas d'utilisation commerciale
• Sélectionner un modèle de base (FM)
• Améliorer les performances du FM
• Évaluer les performances du FM
• Déployer et comprendre l'impact sur les objectifs commerciaux

Ce cours est une introduction à l'IA générative, explorant en profondeur les concepts de personnalisation des FM à l'aide de l'ingénierie des prompts, de la génération améliorée par la recherche (RAG) et du fine-tuning.

• Niveau du cours : Débutant
• Durée du cours : 1 heure

Remarque : Ce cours dispose de sous-titres/notes localisés. La narration reste en anglais. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC en bas à droite du lecteur.

Activités

Ce cours comprend des éléments interactifs, des vidéos, des instructions textuelles et des graphiques explicatifs.

Objectifs du cours

Dans ce cours, vous apprendrez à :

• Identifier les critères de sélection pour choisir un modèle pré-entraîné.
• Définir la génération améliorée par la recherche (RAG) et décrire ses applications commerciales.
• Expliquer les compromis coûts-méthodes de personnalisation des modèles de base.
• Comprendre le rôle des agents dans les tâches multi-étapes.
• Comprendre les méthodes d'évaluation des performances des modèles de base.
• Identifier les métriques pertinentes pour évaluer les performances des modèles de base.

Public cible

Ce cours est destiné à :

• Des individus intéressés par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, quel que soit le rôle spécifique
• Des individus souhaitant passer la certification AWS Certified AI Practitioner

Prérequis

Développer des solutions d'IA générative fait partie d'une série de cours visant à établir des connaissances de base en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en IA générative. Si ce n'est déjà fait, il est recommandé de compléter les cours suivants :

• Notions de base en apprentissage automatique et en intelligence artificielle
• Explorer les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle

Plan de cours

Section 1

• Leçon 1 : Comment utiliser ce cours

Section 2 : Introduction

• Leçon 2 : Vue d'ensemble du cours
• Leçon 3 : Cycle de vie des applications d'IA générative

Section 3 : Définir les cas d'utilisation

• Leçon 4 : Définir les cas d'utilisation

Section 4 : Sélectionner le modèle de base

• Leçon 5 : Sélectionner le FM
• Leçon 6 : Évaluation de connaissances

Section 5 : Améliorer les performances

• Leçon 7 : Améliorer les performances du FM
• Leçon 8 : Évaluation de connaissances

Section 6 : Évaluer les résultats

• Leçon 9 : Évaluer le FM
• Leçon 10 : Évaluation de connaissances

Section 7 : Déploiement

• Leçon 11 : Déployer l'application

Programme

Enseigné par

Étiquettes

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