Online kurz Praktické využití umělé inteligence | robot_dreams Czech
  • živý online kurz
  • start 22. 8. 2024
  • 12 lekcí
  • 6 týdnů

PRAKTICKÉ VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE

Online kurz umělé inteligence, který ti pomůže pochopit AI, možnosti její implementace a maximálního využití!

 

Tomáš Kubica

Azure Cloud Solutions Architect

Microsoft

O KURZU

  • Timeline

    SRPEN–ŘÍJEN

  • Čeká tě

    12 LEKCÍ

  • Formát

    ŽIVĚ ONLINE

Kurz Praktické využití umělé inteligence je vstupem do světa moderní AI. Naučíš se prompt engineering pro generativní AI, pronikneš do computer vision, cloudových služeb a open source modelů. Vytvoříš pokročilé chatovací scénáře, využiješ syntézu řeči a pochopíš další AI nástroje.

kurz je vhodný pro:

DEVELOPERY

Rozšíříš svůj skill set v oblasti umělé inteligence. Naučíš se integrovat AI do vývojových procesů. V kurzu umělé inteligence získáš praktické zkušenosti s implementací funkcí AI.

KREATIVCE

Odlišíš své kreativní výstupy. Naučíš se využívat AI ve svém oboru, čímž zvýšíš svou konkurenceschopnost. Zjistíš, jak správně psát prompty pro generovaný obsah.

TECHNOLOGICKÉ INOVÁTORY

Dokážeš využit AI k vylepšení produktů a služeb. Získáš přehled o budoucích trendech v oblasti umělé inteligence. V kurzu se naučíš přizpůsobit řešení AI svému podniku.

 

VZDĚLÁNÍ S r_d

 
icon
PERSONALIZOVANÝ FEEDBACK OD ŠPIČKOVÝCH LEKTORŮ
 
 
icon
REAL USE CASES
 
 
icon
PRAKTICKÁ CVIČENÍ
 
 
icon
DISCORD KOMUNITA
 
 
icon
CERTIFIKÁT
 
 
icon
DOŽIVOTNÍ ZÁZNAMY
 

Program

  • 1. lekce
    Čtvrtek 22. 8. 2024 18:00 – 19:30

    Budoucnost lidí s AI asistenty

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

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

  • 2. lekce
    Pondělí 26. 8. 2024 18:00 – 19:30

    Computer vision: Od klasifikace přes rozpoznání objektů k detailnímu popisu

    • AI komentuje obrázky, rozpoznává objekty a další
    • Praktické ukázky s AI službami jako Azure, YOLO a DINO
    • Vision v multimodálních modelech GPT-4o a open source Phi-3-vision
    • Diskuze o byznys scénářích

    Praktické cvičení: Aplikace počítačového vidění v praxi. Experimenty s fotografiemi.

  • 3. lekce
    Čtvrtek 29. 8. 2024 18:00 – 19:30

    Computer vision: Vytvoř si vlastní model

    • Základy neuronových sítí a trénování modelů
    • Výhody předtrénovaných modelů
    • Trénování v Azure a s open source modelem YOLO
    • Autoenkodér a detekce anomálií
    • Kombinace klasického computer vision s multimodálním jazykovým modelem

    Praktické cvičení: Práce s vlastními specifickými obrázky a objekty.

  • 4. lekce
    Pondělí 2. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Computer vision: Vektorová reprezentace, vyhledávání a zpracování dokumentů

    • Principy vektorové reprezentace obrázků a textu (embeddings)
    • Propojení obrázků a textu, jak funguje multimodalita
    • Zpracování dokumentů a formulářů (Document Intelligence)

    Praktické cvičení: Práce s vektorovým vyhledáváním, zpracování formulářů.

  • 5. lekce
    Pondělí 9. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Lidský hlas: Generování a rozpoznávání

    • Ukázka komerčních i open source modelů pro generování a rozpoznání hlasu
    • Možnosti vytrénování vlastního hlasu
    • Avatar pro generování celého řečníka

    Praktické cvičení: Experimenty s generováním hlasu.

  • 6. lekce
    Čtvrtek 12. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: Vytváření obrázků z textu

    • Přehled generátorů obrázků z textu jako jsou Midjourney, DALL-E, Imagen nebo Stable Diffusion
    • Jak to funguje – od VAE přes GAN až po Diffusion
    • Výhody a limity modelů
    • Klíč k dobrým promptům

    Praktické cvičení: Vytvoření vlastního obrázku z textu.

  • 7. lekce
    Pondělí 16. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: Generace videa a zvuku

    • Práce s modely pro generování hudby a zvuků jako je Sono, Audiocraft nebo Riffusion
    • Práce s modely pro generování videa jako je Stable Video Diffusion, RunwayML, Pika, nebo budoucnost s OpenAI Sora či Google Vue
    • Práce s modely pro generování 3D modelů

    Praktické cvičení: Vytvoření vlastního videa a zvukové nahrávky.

  • 8. lekce
    Čtvrtek 19. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: Velké jazykové modely

    • Základní využití jazykových modelů – prompty, zero-shot, few-shot, sumarizace
    • Porovnání modelů různých komerčních i open source modelů
    • Jak fungují transformery a jak se trénují největší modely světa

    Praktické cvičení: Vygenerování textu na zadané téma v různých stylech a úrovních.

  • 9. lekce
    Pondělí 23. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: LLM prompty a chat s pamětí

    • Detailnější prompt engineering
    • Pokročilé techniky a získávání dat z jiných systémů s Function Calling a Code

    Interpreter

    • Integrace modelů a chatů s OpenAI, Langchain nebo PromptFlow
    • Red teaming a bezpečnost obsahu řešení nad jazykovými modely

    Praktické cvičení: Aplikace promptů na text – shrnutí, JSON, překlad a red teaming.

  • 10. lekce
    Čtvrtek 26. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: Odpovědi na otázky z vlastních dat

    • Systémy na in-context learning: OpenAI, Azure, LangChain nebo PromptFlow
    • Vektorové vyhledávání a databáze, možnosti, praktické použití

    Praktické cvičení: Vytvoření asistenta na otázky z vlastních dat.

  • 11. lekce
    Pondělí 30. 9. 2024 18:00 – 19:30

    Generativní AI: Ladění modelů, lokální provoz, vyhodnocování kvality

    • Fine-tuning modelu GPT-3.5, open source Phi-3 nebo Llama 3, postup, limity, výhody
    • Náklady a výkon různých variant komerčních i open source modelů
    • AI hodnotí AI pro ladění kvality celého řešení

    Praktické cvičení: Fine-tuning modelu, evaluace řešení a model co do kvality, výkonnosti a finanční náročnosti.

  • 12. lekce
    Pondělí 7. 10. 2024 18:00 – 19:30

    Q&A, pracovní trh, diskuze k tématu

    • Představení vybraných závěrečných projektů účastníků, sdílení zkušeností
    • Shrnutí kurzu a budoucí směry v AI, jak se udržet v tempu

Lektor

Tomáš Kubica

Azure Cloud Solutions Architect
Microsoft

  • Od roku 2017 pracuje jako cloudový architekt v Microsoftu, kde se specializuje na širokou škálu technologií a cloudových řešení.

  • Má 11 let zkušeností ve firmě Hewlett Packard Enterprise, kde pracoval na pozici Solution Architect a následně Enterprise Architect.

  • Disponuje praktickými zkušenostmi se zpracováním a analýzou dat, zejména s platformami jako Databricks a Azure, a intenzivně se věnuje umělé inteligenci, včetně trénování modelů v PyTorch.

  • Je držitelem certifikací Azure AI Engineer Associate, Azure Data Scientist Associate a Databricks Certified Machine Learning Associate a aktivně sdílí své odborné znalosti na blogu a GitHubu.

Získat více informací

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.

 
 
 
 
Rezervuj si místo