0. GenAI. Магистр наук о данных [udemy] [Aaron Sanchez]

Складчина: 0. GenAI. Магистр наук о данных [udemy] [Aaron Sanchez]

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

Цена: 3000 руб
Скрытая ссылка