Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá vòng đời của ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh), bao gồm:
- Xác định trường hợp sử dụng trong kinh doanh
- Chọn mô hình nền tảng (FM)
- Cải thiện hiệu suất của FM
- Đánh giá hiệu suất của FM
- Triển khai và tác động của việc triển khai tới mục tiêu kinh doanh
Khóa học này là kiến thức bổ trợ cho các khóa học về AI tạo sinh, nhằm tìm hiểu sâu hơn các khái niệm liên quan đến tùy chỉnh FM bằng kỹ thuật tạo câu lệnh, Tạo tăng cường truy xuất (RAG) và tinh chỉnh.
- Trình độ khóa học: Cơ bản
- Thời lượng: 1 giờ
Lưu ý: Khóa học này có bản chuyển lời thoại/phụ đề đã được bản địa hóa. Nội dung tường thuật bằng tiếng Anh. Để hiển thị phụ đề, hãy nhấp vào nút CC ở góc dưới cùng bên phải của trình phát.
Hoạt động
Khóa học này có các yếu tố tương tác, video, văn bản hướng dẫn và đồ họa minh họa.
Mục tiêu của khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách làm những điều sau:
- Xác định tiêu chí lựa chọn để chọn mô hình được đào tạo sẵn.
- Xác định công nghệ Tạo tăng cường truy xuất (RAG) và mô tả ứng dụng kinh doanh của công nghệ đó.
- Giải thích sự đánh đổi về chi phí giữa các phương pháp khác nhau để tùy chỉnh mô hình nền tảng.
- Hiểu được vai trò của các tác tử trong các nhiệm vụ có nhiều bước.
- Hiểu các hướng đánh giá hiệu suất của mô hình nền tảng.
- Xác định các chỉ số có liên quan để đánh giá hiệu suất của mô hình nền tảng.
Đối tượng học viên
Khóa học này dành cho các đối tượng sau:
- Những cá nhân quan tâm đến công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo, không phụ thuộc vào vai trò công việc cụ thể
- Những cá nhân có ý định tham dự kỳ thi lấy chứng chỉ AWS Certified AI Practitioner
Điều kiện tiên quyết
Khóa học Developing Generative AI Solutions là một phần trong chuỗi các khóa học giúp hỗ trợ kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo, công nghệ máy học và AI tạo sinh. Nếu bạn chưa tham gia khóa học này thì bạn nên hoàn thành 2 khóa học sau:
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Kiến thức cơ bản về công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo)
- Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Khám phá các ứng dụng và trường hợp sử dụng về trí tuệ nhân tạo)
Đề cương khóa học
Phần 1
- Bài học 1: Cách sử dụng khóa học này
Phần 2: Giới thiệu
- Bài học 2: Tổng quan về khóa học
- Bài học 3: Vòng đời của ứng dụng AI tạo sinh
Phần 3: Xác định trường hợp sử dụng
- Bài học 4: Xác định trường hợp sử dụng
Phần 4: Chọn mô hình nền tảng
- Bài học 5: Chọn FM
- Bài học 6: Kiểm tra kiến thức
Phần 5: Cải thiện hiệu suất
- Bài học 7: Cải thiện hiệu suất của FM
- Bài học 8: Kiểm tra kiến thức
Phần 6: Đánh giá kết quả
- Bài học 9: Đánh giá FM
- Bài học 10: Kiểm tra kiến thức
Phần 7: Triển khai
- Bài học 11: Triển khai ứng dụng
Phần 8: Kết luận
- Bài học 12: Tóm tắt khóa học
- Bài học 13: Tài nguyên
- Bài học 14: Liên hệ với chúng tôi
