Курс «Инженер ИИ 2025»: полноценный тренировочный лагерь «Инженер ИИ» [Udemy] [365 Careers]

Складчина: Курс «Инженер ИИ 2025»: полноценный тренировочный лагерь «Инженер ИИ» [Udemy] [365 Careers]

The AI Engineer Course 2025: Complete AI Engineer Bootcamp
Язык английский + бонус от организатора субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)



Чему вы научитесь:

• Курс предоставляет весь необходимый набор инструментов, чтобы стать инженером ИИ.
• Понять ключевые концепции искусственного интеллекта и создать прочную основу
• Начните программировать на Python и узнайте, как использовать его для обработки естественного языка и искусственного интеллекта
• Произведите впечатление на интервьюеров, продемонстрировав понимание сферы ИИ
• Применяйте свои навыки в реальных бизнес-кейсах
• Используйте возможности больших языковых моделей
• Используйте LangChain для бесперебойной разработки приложений на базе искусственного интеллекта путем объединения взаимодействующих компонентов
• Ознакомьтесь с Hugging Face и предлагаемыми им инструментами искусственного интеллекта
• Используйте API и подключайтесь к мощным базовым моделям
• Используйте Transformers для расширенного преобразования речи в текст

Инженеры ИИ лучше всего подходят для процветания в эпоху ИИ. Это помогает компаниям использовать генеративный ИИ, создавая приложения на основе ИИ поверх своих существующих веб-сайтов, приложений и баз данных. Поэтому неудивительно, что спрос на инженеров ИИ резко вырос на рынке труда.

Однако предложение было минимальным, и приобретение навыков, необходимых для трудоустройства в качестве инженера по искусственному интеллекту, может оказаться непростой задачей. Итак, как этого добиться?

Университеты не спешат создавать специализированные программы, ориентированные на практические навыки инженерии ИИ. Те немногие попытки, которые существуют, как правило, являются дорогостоящими и требуют много времени.

Большинство онлайн-курсов предлагают приемы работы с ChatGPT и отдельные технические навыки, однако интеграция этих навыков остается сложной задачей.

Решение
Инженерия искусственного интеллекта — это междисциплинарная область, охватывающая:

• Принципы ИИ и практическое применение
• программирование на Python
• Обработка естественного языка в Python
• Большие языковые модели и преобразователи
• Разработка приложений с использованием инструментов оркестровки, таких как LangChain
• Векторные базы данных с использованием PineCone
• Создание приложений на основе искусственного интеллекта

Каждая тема строится на предыдущей, и пропуск шагов может привести к путанице. Например, применение больших языковых моделей требует знакомства с Langchain — точно так же, как изучение обработки естественного языка может оказаться непосильным без базовых навыков программирования на Python.

Поэтому мы создали AI Engineer Bootcamp 2024, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное и структурированное обучение по инженерии ИИ, доступное онлайн.
Эта новаторская программа обучения преодолевает самый значительный барьер на пути к вхождению в сферу разработки искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.

Наш курс разработан таким образом, чтобы органично преподавать взаимосвязанные темы, предоставляя вам все необходимое, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту при значительно меньших затратах средств и времени, чем в традиционных программах.

Что вы получаете

• Программа обучения по инженерии искусственного интеллекта стоимостью 1250 долл. США
• Активная поддержка вопросов и ответов
• Необходимые навыки для работы в сфере ИИ-инженерии
• Доступ к сообществу обучающихся с использованием искусственного интеллекта
• Сертификат об окончании обучения
• Будущие обновления
• Решения реальных бизнес-кейсов для подготовки к работе

Материалы курса
63 разделов • 367 лекций • Общая продолжительность 24 ч 19 мин

• Введение в модуль ИИ
• Модуль Python
• Модуль НЛП
• Модуль LLM
• Модуль LangChain
• Модуль векторных баз данных
• Модуль распознавание речи
• Модуль LLM Engineering

Спойлер: О курсе подробно

1. Введение в искусственный интеллект
Структурированные и неструктурированные данные, контролируемое и неконтролируемое машинное обучение, генеративный ИИ и фундаментальные модели — эти знакомые модные словечки из мира ИИ; что именно они означают?

Зачем изучать ИИ?
Получите глубокие знания в этой области с помощью направляемого исследования, которое охватывает основы ИИ, значение качественных данных, основные методы, генеративный ИИ и разработку продвинутых моделей, таких как GPT, Llama, Gemini и Claude.

2. Программирование на Python
Освоение программирования на Python необходимо для того, чтобы стать опытным разработчиком искусственного интеллекта — инструментов без написания кода недостаточно.
Python — современный язык программирования общего назначения, подходящий для создания веб-приложений, компьютерных игр и задач науки о данных. Его обширная библиотечная экосистема делает его идеальным для разработки моделей ИИ.

Зачем изучать программирование на Python?
Программирование на Python станет вашим основным инструментом для взаимодействия с моделями ИИ и интеграции их возможностей в ваши продукты.

3. Введение в НЛП на Python
Изучите обработку естественного языка (НЛП) и методы, позволяющие компьютерам понимать, генерировать и классифицировать человеческий язык.

Зачем изучать НЛП?
NLP формирует основу передовых моделей генеративного ИИ. Эта программа вооружает вас необходимыми навыками для разработки систем ИИ, которые осмысленно взаимодействуют с человеческим языком.

4. Введение в большие языковые модели
Этот раздел программы улучшает ваши навыки обработки естественного языка, обучая вас использовать мощные возможности больших языковых моделей (LLM). Изучите такие важные инструменты, как архитектура Transformers, GPT, Langchain, HuggingFace, BERT и XLNet.

Зачем изучать степень магистра права?
Этот модуль — ваш путь к пониманию того, как работают большие языковые модели и как их можно применять для решения сложных языковых задач, требующих глубокого понимания контекста.

5. Создание приложений с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, который позволяет осуществлять бесперебойную разработку приложений на базе искусственного интеллекта путем объединения в цепочку взаимодействующих компонентов.

Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать приложения, которые могут рассуждать. LangChain облегчает создание систем, в которых отдельные части — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть связаны между собой для улучшения общей функциональности.

6. Векторные базы данных
С появлением технологий искусственного интеллекта важность векторизации и векторных баз данных должна значительно возрасти. В этом модуле Векторные базы данных с Pinecone у вас будет возможность изучить базу данных Pinecone — ведущее решение для векторных баз данных .

Зачем изучать векторные базы данных?
Изучение векторных баз данных имеет решающее значение, поскольку оно позволяет вам эффективно управлять и запрашивать большие объемы многомерных данных, что типично для машинного обучения и приложений ИИ. Эти технические навыки позволяют вам развертывать оптимизированные по производительности приложения на основе ИИ.

7. Распознавание речи с помощью Python
Погрузитесь в увлекательную область распознавания речи и узнайте, как системы ИИ преобразуют устную речь в действенные идеи. Этот модуль охватывает такие фундаментальные концепции, как обработка звука, акустическое моделирование и передовые методы создания приложений преобразования речи в текст с использованием Python.

Зачем изучать распознавание речи?
Распознавание речи лежит в основе голосовых помощников, автоматизированных инструментов транскрипции и голосовых интерфейсов. Освоение этого навыка позволяет создавать приложения, которые естественным образом взаимодействуют с пользователями, и раскрывать весь потенциал аудиоданных в решениях ИИ.

Спойлер: Оригинальное описание

The Problem

AI Engineers are best suited to thrive in the age of AI. It helps businesses utilize Generative AI by building AI-driven applications on top of their existing websites, apps, and databases. Therefore, it’s no surprise that the demand for AI Engineers has been surging in the job marketplace.

Supply, however, has been minimal, and acquiring the skills necessary to be hired as an AI Engineer can be challenging.

So, how is this achievable?

Universities have been slow to create specialized programs focused on practical AI Engineering skills. The few attempts that exist tend to be costly and time-consuming.

Most online courses offer ChatGPT hacks and isolated technical skills, yet integrating these skills remains challenging.

The Solution

AI Engineering is a multidisciplinary field covering:

• AI principles and practical applications
• Python programming
• Natural Language Processing in Python
• Large Language Models and Transformers
• Developing apps with orchestration tools like LangChain
• Vector databases using PineCone
• Creating AI-driven applications

Each topic builds on the previous one, and skipping steps can lead to confusion. For instance, applying large language models requires familiarity with Langchain—just as studying natural language processing can be overwhelming without basic Python coding skills.
So, we created the AI Engineer Bootcamp 2024 to provide the most effective, time-efficient, and structured AI engineering training available online.
This pioneering training program overcomes the most significant barrier to entering the AI Engineering field by consolidating all essential resources in one place.
Our course is designed to teach interconnected topics seamlessly—providing all you need to become an AI Engineer at a significantly lower cost and time investment than traditional programs.
The Skills

1. Intro to Artificial Intelligence
Structured and unstructured data, supervised and unsupervised machine learning, Generative AI, and foundational models—these familiar AI buzzwords; what exactly do they mean?
Why study AI? Gain deep insights into the field through a guided exploration that covers AI fundamentals, the significance of quality data, essential techniques, Generative AI, and the development of advanced models like GPT, Llama, Gemini, and Claude.

2. Python Programming
Mastering Python programming is essential to becoming a skilled AI developer—no-code tools are insufficient.
Python is a modern, general-purpose programming language suited for creating web applications, computer games, and data science tasks. Its extensive library ecosystem makes it ideal for developing AI models.

Why study Python programming?

Python programming will become your essential tool for communicating with AI models and integrating their capabilities into your products.

3. Intro to NLP in Python
Explore Natural Language Processing (NLP) and learn techniques that empower computers to comprehend, generate, and categorize human language.
Why study NLP?
NLP forms the basis of cutting-edge Generative AI models. This program equips you with essential skills to develop AI systems that meaningfully interact with human language.

4. Introduction to Large Language Models
This program section enhances your natural language processing skills by teaching you to utilize the powerful capabilities of Large Language Models (LLMs). Learn critical tools like Transformers Architecture, GPT, Langchain, HuggingFace, BERT, and XLNet.
Why study LLMs?
This module is your gateway to understanding how large language models work and how they can be applied to solve complex language-related tasks that require deep contextual understanding.

5. Building Applications with LangChain
LangChain is a framework that allows for seamless development of AI-driven applications by chaining interoperable components.
Why study LangChain?
Learn how to create applications that can reason. LangChain facilitates the creation of systems where individual pieces—such as language models, databases, and reasoning algorithms—can be interconnected to enhance overall functionality.

6. Vector Databases
With emerging AI technologies, the importance of vectorization and vector databases is set to increase significantly. In this Vector Databases with Pinecone module, you’ll have the opportunity to explore the Pinecone database—a leading vector database solution.
Why study vector databases?
Learning about vector databases is crucial because it equips you to efficiently manage and query large volumes of high-dimensional data—typical in machine learning and AI applications. These technical skills allow you to deploy performance-optimized AI-driven applications.

7. Speech Recognition with Python
Dive into the fascinating field of Speech Recognition and discover how AI systems transform spoken language into actionable insights. This module covers foundational concepts such as audio processing, acoustic modeling, and advanced techniques for building speech-to-text applications using Python.
Why study speech recognition?
Speech Recognition is at the core of voice assistants, automated transcription tools, and voice-driven interfaces. Mastering this skill enables you to create applications that interact with users naturally and unlock the full potential of audio data in AI solutions.

What You Get

• $1,250 AI Engineering training program
• Active Q&A support
• Essential skills for AI engineering employment
• AI learner community access
• Completion certificate
• Future updates
• Real-world business case solutions for job readiness

Промо на русском языке:


Цена: 4500 рублей (49,99$)
Скрытая ссылка