Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i AI for programvareutvikling
- Hva er generativ AI vs. prediktiv AI
- Applikasjoner av AI innen koding, analyse og automatisering
- Oversikt over LLMs, transformatorer og dyplearning-modeller
AI-støttet koding og prediktiv utvikling
- AI-drevet kodekomplettering og generering (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Forekasting av kodefeil og sårbarheter før innføring
- Automatisering av kodegjennomganger og optimeringstips
Bygging av prediktive modeller for programvareapplikasjoner
- Forståelse av tidsserieprognoser og prediktiv analyse
- Implementering av AI-modeller for etterspørselsprediksjon og unormaltettsdeteksjon
- Bruk av Python, Scikit-learn og TensorFlow for prediktiv modellering
Generativ AI for tekst-, kode- og bildegenerering
- Arbeid med GPT, LLaMA og andre LLMs
- Generering av syntetiske data, tekstopp summeringer og dokumentasjon
- Opprettelse av AI-genererte bilder og videoer med diffusjonsmodeller
Innføring av AI-modeller i virkelige applikasjoner
- Vertshosting av AI-modeller ved bruk av Hugging Face, AWS og Google Cloud
- Bygging av API-baserte AI-tjenester for bedriftsapplikasjoner
- Finjustering av forhåndstrente AI-modeller for domene-spesifikke oppgaver
AI for prediktive bedriftsinnsikter og beslutningsprosesser
- AI-drevet bedriftsintelligens og kunderanalyse
- Forekasting av markeds- og forbrukeradferd
- Automatisering av arbeidsflytsoptimeringer med AI
Etisk AI og beste praksiser innen utvikling
- Etiske overveielser i AI-støttet beslutningsprosess
- Oppdagelse av fordommer og rettferdighet i AI-modeller
- Beste praksiser for tolkelig og ansvarlig AI
Hånds-på-verksteder og tilfellsstudier
- Implementering av prediktiv analyse for et virkelig datamengde
- Bygging av en AI-drevet chatbot med tekstgenerering
- Innføring av en LLM-basert applikasjon for automatisering
Oppsummering og neste skritt
- Gjennomgang av viktige poeng
- AI-verktøy og ressurser for videre læring
- Avsluttende spørsmål- og svarsesjon
Krav
- En forståelse av grunnleggende konsepter innen programvareutvikling
- Erfaring med noe programmeringsspråk (Python anbefales)
- Kjennskap til grunnleggende maskinlærings- eller AI-konsepter (anbefalt, men ikke påkrevd)
Målgruppe
- Programvareutviklere
- AI/ML-ingeniører
- Tekniske teamledere
- Produktansvarlige som er interessert i AI-baserte applikasjoner
21 timer