התמחות - סדרת 7 קורסים
שווקי הבינה המלאכותית (Gen AI) צפויים לגדול בכ-46% בשנה עד 2030 (מקור: סטטיסטה). מהנדסי Gen AI הם מאוד מבוקשים. תוכנית זו מעניקה למדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה ומפתחים של בינה מלאכותית את הכישורים הבסיסיים הנדרשים בGen AI, מודלים לשפה רחבה (LLMs), ועיבוד שפה טבעית (NLP) שהמעסיקים מחפשים.
מהנדסי Gen AI מתכננים מערכות שמבינות שפה אנושית. הם משתמשים ב-LLMs ולמידה מכונה כדי לבנות את המערכות הללו.
כישורים שתרכוש בתוכנית
- בניית אפליקציות באמצעות מסגרות ומודלים כמו BERT, GPT ו-LLaMA.
- שימוש בספריית Hugging Face Transformers.
- עבודה עם ספריית לימוד העמוק PyTorch.
- פיתוח והקצאת אפליקציות מבוססות NLP.
- חקירת טוקניזציה, מטעני נתונים, שפה ומודלים של הטמעה.
- יישום טכניקות טרנספורמטור ומנגנוני תשומת לב.
- הנדסת פקודות.
באמצעות סדרת הקורסים הקצרים בההתמחות הזו, תצבור ניסיון מעשי דרך מעבדות מעשיות ופרויקט, שזה נהדר לראיונות.
דרישות קדם
יש לשים לב שאתה צריך ידע בסיסי בפייתון, בלמידת מכונה, וברשתות עצביות. היכרות עם PyTorch תהיה מועילה.
פרויקט לימוד מעשי
באמצעות מעבדות מעשיות ופרויקטים בכל קורס, תקבל כישורים מעשיים בשימוש ב-LLMs לפיתוח אפליקציות מבוססות NLP. המעבדות והפרויקטים כוללים:
- יצירת מטען נתונים ל-NLP.
- פיתוח ואימון מודל שפה עם רשת עצבית.
- יישום טרנספורמטורים לסיווג, בניית והערכה של מודל תרגום.
- הנדסת פקודות ולמידה בהקשר.
- כוונון מודלים.
- יישום כלים של LangChain.
- בניית סוכני בינה מלאכותית ואפליקציות עם RAG ו-LangChain.
בקורס האחרון, תשלים פרויקט גמר, בו תיישם את מה שלמדת כדי לפתח רובוט תשובות לשאלות דרך סדרת מעבדות מעשיות. תתחיל בטעינת המסמך שלך ממקורות שונים, לאחר מכן תיישם אסטרטגיות חלוקת טקסט כדי לשפר את התגובתיות של המודל, ותשתמש ב-watsonx להטמעה. תיישם גם RAG כדי לשפר את השחזור ותגדיר ממשק Gradio כדי לבנות את רובוט השאלות-תשובות שלך. לבסוף, תבצע מבחן ותפרוס את הרובוט שלך.