2024-11-06
Celeste YangRY
在人工智能大放异彩的今天,AI Engineer 这个职业正逐渐成为职场中的"顶流"。如果你想深入掌握如何构建和部署AI应用,推动自己的职业发展迈向新高度,那你绝不能错过这次AI Engineer训练营公开课!
⏰时间
10月13日 (星期日)
晚上20:00 -21:00 悉尼时间
🧭形式
线上
本次公开课邀请到了AI Engineer训练营课程导师,带你了解AI Engineer行业与AI Engineer训练营~
公开课内容:
· AI Engineer训练营课程内容解读(课程大纲,导师阵容等)
· AI Engineer行业现状与发展
· AI Engineer职业发展道路
· AI Engineer适合什么样的人群
· ...
为什么要选择AI Engineer训练营?
资深一线大厂导师,助力你的职业提升!
AI Engineer训练营学什么?
训练营将带你全方位掌握最新的AI技术,包括:
同时,训练营将会介绍如何根据最佳实践原型设计LLM应用,并基于生成式AI的四大核心模式:
此外,核心是 RAG 系统。您将学习如何从OpenAI GPT模型快速原型设计应用,进而使用最新的开源LLM和嵌入模型构建具备可扩展性的生产级应用。
同时,您无需绑定于单一云计算供应商,我们将使用Python和核心版本控制工具LangChain,从零构建系统。LangChain 是构建生产级LLM应用的领先框架。
AI Engineer训练营适合我吗?
无论你是刚开始AI职业的入门者,还是希望在AI领域深入发展的从业者,训练营都为你提供了全面的技能提升机会。欢迎全球学员报名,包括中国地区学员。
参加完AI Engineer训练营我能学到?
RAG Architecture
通过RAG模型结合LLM与Vector Database,帮助学员掌握从数据提取到智能问答的全流程AI开发技能。
Simple RAG
本课程将教会学员如何通过RAG模型,将Structured Data和Unstructured Data进行Chunks处理,利用Vector DB存储Embeddings,并结合LLM生成智能化的回答。
An Enterprise RAG System
使用Enterprise RAG架构,通过User Input、Encoder、Retrieval、Generator等模块,并结合Observability与Storage机制,实现企业级智能信息检索与响应生成。
核心技术应用场景
RAG 系统(Retrieval Augmented Generation)
应用场景:RAG系统可以帮助企业从海量内部数据中快速检索所需信息,并通过生成式AI生成精准的回答。
具体案例:
企业知识库:企业常常拥有庞大的文档和数据库,RAG系统可以让员工通过自然语言查询相关信息,自动生成解释或报告,极大提高工作效率。
客户支持:在客服系统中,RAG系统能够基于客户的提问快速检索常见问题文档,并生成个性化回复,提升客户服务的智能化水平。
Fine-Tune Embeddings 和 Llama 3.1
应用场景:通过Fine-tuning Embeddings,企业可以让AI系统在理解和生成自然语言时更加精准,适应具体的业务需求。
具体案例:
定制化聊天机器人:企业可以通过Fine-tuning Embeddings来训练AI系统,使其对特定领域的术语和语言更加敏感,从而提升聊天机器人的回答质量。
法律文档处理:在法律领域,通过Fine-tuning Llama 3.1,可以让AI系统更好地理解和分析复杂的法律术语和文档,帮助企业自动化处理法律事务。
云端与本地生产部署
应用场景:根据企业的需求,AI系统可以灵活部署在云端或本地,以保证数据安全和系统的可扩展性。
具体案例:
SaaS企业的AI服务:在云端部署AI系统,帮助SaaS企业向客户提供灵活、可扩展的AI服务,同时降低IT基础设施成本。
医疗行业的数据隐私保护:本地部署可以确保敏感数据的安全性,特别是在需要遵守严格隐私法规的行业(如医疗、金融)中,AI系统可以安全运行在企业的本地服务器上。
Agents(智能体)
应用场景:智能体能够自主完成多步骤任务,适用于自动化操作、业务流程管理等复杂场景。
具体案例:
电商平台的自动化客服:Agents可以模拟客服人员的操作,回答顾客的咨询,处理订单、库存查询等一系列任务,减少人工干预。
金融行业的合规审查:Agents可以自动完成合规文档的审核与分类,执行多步骤的任务流程,确保审查的高效与准确。
LLM Ops 监控与评估
应用场景:通过LLM Ops,企业可以对AI系统的运行状况进行实时监控,确保其在生产环境中保持高性能并能及时调整优化。
具体案例:
电商推荐系统:实时监控AI推荐引擎的性能,跟踪用户行为和模型输出,以便优化推荐效果,确保系统的稳定和响应速度。
数据分析平台:在大型企业的数据分析平台中,使用LLM Ops来监控AI模型的精度和表现,及时发现问题并进行调整,保证分析结果的可靠性。
🙋报名方式
立即报名!扫描下方二维码。
❗️名额有限,快来报名❗️
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地址
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