Лучшие курсы в каталоге DeepLearningAI


Основы, кодинг и LLMOps
- Специализация по глубокому обучению (
- Автоматизированное тестирование для LLMOps (CircleCI)
- Создание кодовых агентов с выполнением инструментов (E2B)
- Создание и обучение LLM с помощью JAX (Google)
- Разработка на основе спецификаций с кодовыми агентами (JetBrains)
Рассуждения и экосистема Anthropic
- Рассуждения с o1 (OpenAI)
- Продвижение к использованию компьютера с Anthropic (Anthropic)
- MCP: создание AI-приложений с богатым контекстом с Anthropic (Anthropic)
Агенты и память
- Функции, инструменты и агенты с LangChain (LangChain)
- LLM как операционные системы: память агентов (Letta)
- Создание AI-браузерных агентов (AGI Inc)
- A2A: протокол Agent2Agent (Google Cloud/IBM Research)
- Память агентов: создание агентов с учетом памяти (Oracle)
- AI-агенты для генерации изображений и видео (Google)
- Долговременная агентная память с LangGraph (LangChain)
Оптимизация LLM и пост-обучение
- Квантование в деталях (Hugging Face)
- Предобучение LLM (Upstage)
- Тонкая настройка и RL для LLM: введение в пост-обучение (AMD)
- Быстрый и эффективный инференс LLM с vLLM (Red Hat)
- Усиленная тонкая настройка LLM с GRPO (Predibase)
- Пост-обучение LLM (University of Washington/NexusFlow)
Продвинутый RAG и конвейеры данных
- Графы знаний для RAG (Neo4j)
- Создание мультимодальных конвейеров данных (Snowflake)
- Графы знаний для обнаружения API AI-агентов (SAP)
- Генерация с дополнением извлечения (RAG)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено