Neon$
PREMIUM
Автор: Udemy, Aaron Sanchez
Название: 0. GenAI. Магистр наук о данных (2025)
Описание:
На русском языке
Чему вы научитесь
Искусственный интеллект
LLMs
Gemini
Groq
Ollama
Требования:
Python
Для кого этот курс:
Любой уровень подготовки
Материалы курса
5 разделов • 32 лекций • Общая продолжительность 11 ч 1 мин
Описание
Введение в генеративный ИИ
Вы изучите основные принципы генеративных моделей, их применение и типы задач, которые они решают в области науки о данных.
Оценка генеративных моделей и LLMs
Вы научитесь оценивать качество результатов моделей по таким критериям, как согласованность, релевантность, фактическая точность и автоматические текстовые метрики.
Основы LLMs и инженерии запросов (Prompt Engineering)
Вы узнаете, как работают языковые модели, как создавать эффективные запросы и адаптировать их ответы под различные контексты.
Обработка данных для генеративных моделей
Вы освоите стратегии подготовки текста, изображений и документов для использования в задачах генерации и поиска.
Инференция, дообучение и эмбеддинги
Вы проанализируете, как дообучать модели, использовать эмбеддинги и применять такие методы, как few-shot и fine-tuning для индивидуальных решений.
RAG, семантический поиск и мультимодальность
Вы изучите, как интегрировать поиск информации, контекстное рассуждение и мультимодальный анализ в практические приложения.
Практические проекты
Преобразование счетов в Excel:Вы создадите автоматизированный процесс извлечения ключевых данных из PDF-счетов и формирования структурированных отчетов в таблицах.
Юридический консультант по документам:Вы реализуете помощника на основе LLM, который сможет отвечать на юридические вопросы, используя юридические тексты в PDF.
Описание изображений текстом:Вы разработаете модель, которая анализирует изображения и автоматически создает их описания для упрощения интерпретации и поиска.
SQL-запросы с использованием RAG:Вы создадите инструмент для запросов к базам данных на естественном языке, используя RAG для повышения качества результатов.Этот курс даст вам всесторонние знания по генеративному ИИ, сочетая теорию и практику для развития навыков автоматизации, продвинутого анализа и создания интеллектуальных решений.
Программа:
Введение. Теория, Окружения и Фронт
Теория LLM
Окружение
Фронт Streamlit 1
Фронт Streamlit 2
АР/Ключи и Токены
Пошаговый RAG
Загрузка данных
Разделение
Embeddings 1
Embeddings 2
Embeddings 3
VectorStore
Ollama
Базовое приложение 1
Базовое приложение 2
Rag
Gemini
Базовое приложение
Архитектор-Юридический 1
Архитектор-Юридический 2
Изображение
5 изображений 1
5 изображений 2
Сценарии
Чат
ATS
Счет 1
Счет 2
Посты
SQL
Описание изображений
GROQ
Ассистент 1
Ассистент 2
Написание с памятью
Mp3
Скачать:
Название: 0. GenAI. Магистр наук о данных (2025)
Описание:
На русском языке
Чему вы научитесь
Искусственный интеллект
LLMs
Gemini
Groq
Ollama
Требования:
Python
Для кого этот курс:
Любой уровень подготовки
Материалы курса
5 разделов • 32 лекций • Общая продолжительность 11 ч 1 мин
Описание
Введение в генеративный ИИ
Вы изучите основные принципы генеративных моделей, их применение и типы задач, которые они решают в области науки о данных.
Оценка генеративных моделей и LLMs
Вы научитесь оценивать качество результатов моделей по таким критериям, как согласованность, релевантность, фактическая точность и автоматические текстовые метрики.
Основы LLMs и инженерии запросов (Prompt Engineering)
Вы узнаете, как работают языковые модели, как создавать эффективные запросы и адаптировать их ответы под различные контексты.
Обработка данных для генеративных моделей
Вы освоите стратегии подготовки текста, изображений и документов для использования в задачах генерации и поиска.
Инференция, дообучение и эмбеддинги
Вы проанализируете, как дообучать модели, использовать эмбеддинги и применять такие методы, как few-shot и fine-tuning для индивидуальных решений.
RAG, семантический поиск и мультимодальность
Вы изучите, как интегрировать поиск информации, контекстное рассуждение и мультимодальный анализ в практические приложения.
Практические проекты
Преобразование счетов в Excel:Вы создадите автоматизированный процесс извлечения ключевых данных из PDF-счетов и формирования структурированных отчетов в таблицах.
Юридический консультант по документам:Вы реализуете помощника на основе LLM, который сможет отвечать на юридические вопросы, используя юридические тексты в PDF.
Описание изображений текстом:Вы разработаете модель, которая анализирует изображения и автоматически создает их описания для упрощения интерпретации и поиска.
SQL-запросы с использованием RAG:Вы создадите инструмент для запросов к базам данных на естественном языке, используя RAG для повышения качества результатов.Этот курс даст вам всесторонние знания по генеративному ИИ, сочетая теорию и практику для развития навыков автоматизации, продвинутого анализа и создания интеллектуальных решений.
Программа:
Введение. Теория, Окружения и Фронт
Теория LLM
Окружение
Фронт Streamlit 1
Фронт Streamlit 2
АР/Ключи и Токены
Пошаговый RAG
Загрузка данных
Разделение
Embeddings 1
Embeddings 2
Embeddings 3
VectorStore
Ollama
Базовое приложение 1
Базовое приложение 2
Rag
Gemini
Базовое приложение
Архитектор-Юридический 1
Архитектор-Юридический 2
Изображение
5 изображений 1
5 изображений 2
Сценарии
Чат
ATS
Счет 1
Счет 2
Посты
SQL
Описание изображений
GROQ
Ассистент 1
Ассистент 2
Написание с памятью
Mp3
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
Последнее редактирование модератором:
