AI Engineering - Utveckling ochOptimering.

Beskrivning av utbildningens innehåll Efter avslutad utbildning ska den studerande ha kunskaper om/i AI Engineer Path och karriärvägar. Principer och terminologi inom AI. Etik och hållbarhet inom AI. API-användning och programmering för AI. Fördelar och nackdelar med öppen och sluten källkod. Konceptet inbäddningar och deras användning. Semantisk sökning och användning av vektorbaserad databas som Supabase. Koncept inom AI-agent. Snabb ingenjörskonst för effektiva AI-agenter. Konstruktion och hantering av interaktioner för AI-agenter. OpenAI:s Assistants API och dess användningsområden. översikt av LangChain och dess användningsområden inom AI. Design och utveckling av AI-drivna applikationer med LangChain. Interaktivt arbete med användargränssnitt och minneshantering inom AI. Efter avslutad utbildning ska den studerande ha färdigheter i att Skapa och använda AI-API:er. Skapa effektiva uppmaningar för AI-modeller. Arbeta praktiskt med AI-verktyg. Använda HuggingFace.js för AI-modellinlärning. Tillämpa grundläggande AI-tekniker och terminologi. Tillämpa öppen källkod i text-till-tal och bildtransformation. Utforska och dra nytta av öppet källkodsprojekt. Generera och manipulera inbäddningar för olika datatyper. Använda vektorbaserade databaser som Supabase för effektiv datahantering. Utföra semantisk sökning och optimala sökningar. Bygga och testa egna AI-agenter. Skapa effektiva AI-agenter genom prompt engineering. Utveckla AI-agenter för interaktion med människor och system. Skapa och hantera AI-assistenter med OpenAI:s Assistants API. Tillämpa Assistants API i praktiska projekt och problemlösning. Designa och utveckla AI-drivna applikationer med LangChain. Integrera användargränssnitt med AI-komponenter. Hantera data och minne inom AI-applikationer. Planera och genomföra självständiga projekt med integrerade AI-kunskaper. Skapa AI-lösningar eller innovationer med fokus på teknisk komplexitet och kreativ problemlösning.