Staň se AI Developerem
Získej komplexní vhled do AI vývoje. Nauč se pracovat s neuronovými sítěmi, připravovat trénovací data, ladit LLM a využívat nástroje jako Hugging Face, OpenAI, LangChain nebo Semantic Kernel. Na závěr kurzu vytvoříš a nasadíš vlastního AI agenta.
Lukáš Kellerstein
Senior Software Engineer
Microsoft
• Získáš hlubší porozumění architekturám neuronových sítí a generativní AI.
• Naučíš se připravovat trénovací data a ladit modely.
• Zvládneš integrovat jazykové modely do vlastních aplikací a systémů.
• Ovládneš nástroje jako Hugging Face, OpenAI API, LangChain a LangGraph.
• Osvojíš si pokročilé metody práce s daty pro trénování a evaluaci modelů.
• Zvládneš benchmarkovat výkonnost LLM pomocí automatizovaných i manuálních testů.
• Naučíš se doladit modely pomocí RLHF, PPO, DPO a dalších technik.
• Získáš přehled o tom, jak struktura dat ovlivňuje kvalitu výstupů.
• Získáš jasný přehled o možnostech nasazení jazykových modelů v produktech a službách.
• Naučíš se orientovat v dostupných nástrojích a API pro vývoj AI řešení.
• Lépe porozumíš principům fungování LLM modelů a jejich praktickému využití.
• Získáš základy prompt engineeringu, evaluace modelů a integrace AI do strategických rozhodnutí.
- Přehled neuronových sítí (NN), architektury a trénovacích procesů
- Typy neuronových sítí: feedforward, CNN, RNN, transformery
- Generativní AI a její aplikace (text, obraz, zvuk, video)
- Fine-tuning, LoRA, QLoRA a iterativní trénovací procesy
- Zásady návrhu promptů: one-shot, few-shot, Chain of Thought
- Benchmarking modelů a metody hodnocení výkonu
- Evaluace výstupů pomocí automatizovaných testů a lidské analýzy
- Sběr, čištění a formátování trénovacích dat
- Přizpůsobení modelů pro doménově specifické znalosti
- Strukturování dat pro optimalizaci výkonu LLM
- OpenAI API: chat completion, embeddingy, moderování
- Konfigurace systémových zpráv a modelových odpovědí
- Fine-tuning a přizpůsobení modelů specifickým potřebám
- Práce s HuggingFace: knihovny datasets, transformers, tokenizace
- Používání předtrénovaných modelů a datových sad
- Nasazování modelů na vzdálených serverech pomocí HuggingFace endpoints
- Pokročilé techniky doladění modelů: LoRa, QLoRA, PPO, RLHF
- Přizpůsobení modelů pro specifické úkoly a optimalizace výkonu
- Řetězení modelů, promptů a nástrojů
- Práce s retrieval-augmented generation (RAG)
- Nasazení AI aplikací pomocí LangChain
- Orchestrace více AI agentů a jejich dohled
- Integrace RAG do AI agentů
- Návrh a řízení AI pipeline
- Práce se Semantic Kernel
- Sémantické funkce a AI plánování
- Tvorba AI agentů s vestavěnými funkcemi a pluginy
- Orchestrace AI agentů v Autogen
- Správa workflow v AutogenStudio
- Integrace AI agentů s externími nástroji
- Návrh, testování a nasazení AI agentů pomocí LangGraph a OpenAI
- Automatizace interakcí mezi AI modely
- Klíčové koncepty získané během kurzu
- Nové trendy v AI: multimodální LLM, MoE, CrewAI
- Možnosti dalšího vzdělávání a specializace
Vyplň registrační formulář a připoj se k nám! Náš r_d tým se s tebou spojí co nejdříve, abys získal*a všechny potřebné detaily o obsahu kurzu a jeho ceně.