Online kurz Praktické využití umělé inteligence — využij umělou inteligenci naplno | robot_dreams Czech
  • < online kurz >
  • < 9 týdnů >

Tomáš Kubica

Azure Cloud Solutions Architect v Microsoft

Praktické využití
umělé inteligence

Začni používat AI v práci

Zaregistruj se

O kurzu:

Maximalizuj potenciál AI ve své každodenní práci!

Začneš s prompt engineeringem a zdokonalíš výstupy generativní AI. Pronikneš do Computer Vision, naučíš se nasazovat a používat cloudové služby, ale také použiješ open source modely, se kterými vytvoříš pokročilé chatovací scénáře.

Syntéza řeči, rozpoznávání hlasu a další AI nástroje na tebe čekají. Získej nové zkušenosti a zajisti svou konkurenceschopnost na trhu technologií.

  • 12 lekcí
  • Praktický kurz umělé inteligence
  • Chatovací scénáře a prompt engineering

Kurz je vhodný pro:

Developery
  • Rozšíříš svůj skillset v oblastech umělé inteligence.
  • Naučíš se integrovat AI do vývojových procesů.
  • Získáš praktické zkušenosti s implementací funkcí AI.
Kreativce
  • Vylepšíš svůj workflow a diferenciuješ kreativní výstupy.
  • Naučíš se využít AI ve svém oboru pro lepší konkurenceschopnost.
  • Zvládneš procesy od psaní promptů po generování obsahu.
Technologické Inovátory
  • Zvládneš implementovat AI pro zlepšení produktů a služeb.
  • Získáš přehled o budoucích trendech v oblasti AI.
  • Naučíš se přizpůsobit řešení AI svému podniku.

Lektor

Tomáš Kubica

Azure Cloud Solutions Architect v Microsoft

  • Studoval na fakultě Informačních technologií VŠE v Praze obor Engineer.
  • Od roku 2017 pracuje cloudový architekt v Microsoftu, kde se specializuje na širokou škálu technologií a cloudových řešení.
  • 11 let pracoval ve firmě Hewlett Packard Enterprise na pozici Solution a poté Enterprise Architect.
  • Má praktické zkušenosti se zpracováním a analýzou dat a s platformami jako Databricks a Azure.
  • Intenzivně se věnuje umělé inteligenci, včetně trénování modelů v PyTorch a zkoumání klíčových principů AI.
  • Je držitelem certifikací Azure AI Engineer Associate, Azure Data Scientist Associate a Databricks Certified Machine Learning Associate.
  • Je aktivní na svém blogu a GitHubu, kde sdílí své názory, zkušenosti a další informace z oblasti IT.

Program

    • Lekce 1

    Budoucnost lidí s AI asistenty

    —> Jak AI komunikuje s lidmi
    —> Orientace AI ve světě
    —> Nová paradigma vývoje aplikací – koučink AI
    —> Rizika v oblasti bezpečnosti, etiky, interpretovatelnosti a nestrannosti.
    —> Přehled směrů v AI

     

    Úkol: Příprava pracovní stanice, instalace potřebného softwaru a založení účtů.

    • Lekce 2

    Computer Vision: Praktické využití

    —> AI komentuje obrázky, rozpoznává objekty a další
    —> Praktické ukázky s AI službami jako YOLO a DINO
    —> Diskuze o byznys scénářích

     

    Úkol: Aplikace počítačového vidění v praxi. Experimenty s fotografiemi.

    • Lekce 3

    Computer Vision: Vytvoř si vlastní model

    —> Základy neuronových sítí a trénování modelů.
    —> Výhody předtrénovaných modelů.
    —> Trénování v Azure a s open source modelem YOLO.

     

    Úkol: Práce s vlastními obrázky.

 
    • Lekce 4

    Computer Vision: Vektorová reprezentace a vyhledávání

    —> Principy vektorové reprezentace obrázků
    —> Využití Faiss, Redis a ResNet
    —> Propojení obrázků a textu v Azure

     

    Úkol: Práce s vektorovým vyhledáváním.

    • Lekce 5

    Lidský hlas: Generování a rozpoznávání

    —> Přehled Azure služby pro generování hlasu
    —> Možnosti vytrénování vlastního hlasu
    —> Diskuze o možných aplikacích.

     

    Úkol: Experimenty s generováním hlasu.

Zobrazit celý program Skrýt program
    • Lekce 6

    Generativní AI: Vytváření obrázků z textu

    —> Přehled generátorů obrázků z textu
    —> Výhody a limity modelů
    —> Klíč k dobrým promptům
    —> Diskuze o aplikacích

     

    Úkol: Vytvoření vlastního obrázku z textu.

    • Lekce 7

    Generativní AI: Generace videa a zvuku

    —> Práce s Meta Audiocraft a dalšími službami
    —> Diskuze o možných aplikacích

     

    Úkol: Vytvoření vlastního videa nebo zvukové nahrávky.

    • Lekce 8

    Generativní AI: Velké jazykové modely

    —> Vyzkoušení jazykových modelů: Chat GPT
    —> Porovnání modelů: od predikce slov k GPT-4
    —> Využití modelů: doplňování textu, role v promptu, nastavení

     

    Úkol: Vygenerovat text o počítači – různé styly a úrovně.

    • Lekce 9

    Generativní AI: LLM prompty a chat s pamětí

    —> Detailní zkoumání promptů: shrnutí, analýza
    —> Iterativní postupy a techniky zlepšení: Chain-of-thoughts
    —> Integrace modelů: OpenAI a Langchain

     

    Úkol: Aplikace promptů na text – shrnutí, JSON, překlad.

    • Lekce 10

    Generativní AI: Odpovědi na otázky z vlastních dat

    —> Systémy na in-context learning: LangChain a OpenAI
    —> Zkoumání kontextu: Google, Bing vyhledávače
    —> Diskuze: Použití RAG v praxi

     

    Úkol: Vytvoření asistenta na otázky z dlouhého textu.

    • Lekce 11

    Generativní AI: Vlastní model na mobilu?

    —> Trénování malého modelu: GPT2, Llama
    —> Měření výsledků: náklady, výkon
    —> Diskuze: Jaké modely pro jaké úkoly?

     

    Úkol: Aplikace LLM v herním průmyslu – generování dialogů.

    • Lekce 12

    Generativní AI: Vytvoření užitečné aplikace

    —> Příklad řešení od lektora
    —> Diskuze o projektech účastníků
    —> Shrnutí kurzu a budoucí směry v AI

Získat více informací

Vyplň registrační formulář a připoj se k nám!
Náš robot_dreams tým se s tebou spojí co nejdříve,
abys získal*a všechny potřebné detaily o obsahu kurzu a jeho ceně.

Kötelezően kitöltendő mező
ZÍSKAT VÍCE INFORMACÍ