Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Innføring i åpne kilder LLMs
- Oversikt over DeepSeek, Mistral, LLaMA og andre åpne kilder-modeller
- Hvordan LLMs fungerer: Transformers, selvoppmerksomhet og trening
- Sammenligning av åpne kilder LLMs vs. eierkontrollerte modeller
Fintuning og tilpasning av LLMs
- Dataforberedelse for finjustering
- Trening og optimalisering av LLMs ved bruk av Hugging Face
- Vurdering av modellprestasjon og reduksjon av bias
Bygging av AI-agenter med LLMs
- Innføring i LangChain for utvikling av AI-agenter
- Utforming av agentbaserte arbeidsflyter med LLMs
- Minne, Retrieval-augmented generering (RAG) og aksjon utførelse
Implementering av LLM-baserte AI-agenter
- Konteinering av AI-agenter med Docker
- Integrering av LLMs i virksomhetsapplikasjoner
- Skalering av AI-agenter med skybaserte tjenester og APIs
Sikkerhet og etterlevelse i virksomhets AI
- Etiske hensyn og reguleringsetterlevelse
- Reduksjon av risikoer i AI-drevet automatisering
- Overvåkning og revisjon av AI-agent adferd
Saksgang og virkelige anvendelser
- LLM-drevne virtuelle assistenter
- AI-drevet dokumentautomatisering
- Tilpassede AI-agenter for virksomhetsanalyse
Optimalisering og vedlikehold av LLM-baserte agenter
- Kontinuerlig modellforbedring og oppdateringer
- Implementering av overvåknings- og tilbakemeldingsløkker
- Strategier for kostnadsoptimalisering og prestasjonstuning
Oppsummering og neste steg
Krav
- Sterk forståelse av AI og maskinlæring
- Erfaring med Python-programmering
- Kjennskap med store språkmodeller (LLMs) og naturlig språkbehandling (NLP)
Målgruppe
- AI-ingeniører
- Utviklere av bedriftsprogramvare
- Næringsledere
21 timer
Testimonials (1)
Trener som svarer på spørsmål på stedet.
Adrian
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated
