Найкращі курси в каталозі DeepLearningAI


Основи, кодування та LLMOps
- Спеціалізація з глибокого навчання (
- Автоматизоване тестування для LLMOps (CircleCI)
- Створення агентів кодування з виконанням інструментів (E2B)
- Побудова та тренування LLM за допомогою JAX (Google)
- Розробка, керована специфікаціями, з агентами кодування (JetBrains)
Міркування та екосистема Anthropic
- Міркування з o1 (OpenAI)
- Розвиток використання комп'ютера з Anthropic (Anthropic)
- MCP: Створюйте AI-додатки з багатим контекстом за допомогою Anthropic (Anthropic)
Агенти та пам'ять
- Функції, інструменти та агенти з LangChain (LangChain)
- LLM як операційні системи: Пам'ять агентів (Letta)
- Створення AI-агентів для браузера (AGI Inc)
- A2A: Протокол Agent2Agent (Google Cloud/IBM Research)
- Пам'ять агентів: Створення агентів з пам'яттю (Oracle)
- AI-агенти для генерації зображень та відео (Google)
- Довгострокова агентна пам'ять з LangGraph (LangChain)
Оптимізація LLM та пост-тренування
- Квантування вглиб (Hugging Face)
- Попереднє тренування LLM (Upstage)
- Тонке налаштування та RL для LLM: Вступ до пост-тренування (AMD)
- Швидкий та ефективний інференс LLM з vLLM (Red Hat)
- Тонке налаштування з підкріпленням LLM за допомогою GRPO (Predibase)
- Пост-тренування LLM (Університет Вашингтона/NexusFlow)
Передові RAG та конвеєри даних
- Графи знань для RAG (Neo4j)
- Створення мультимодальних конвеєрів даних (Snowflake)
- Графи знань для виявлення API AI-агентів (SAP)
- Генерація з доповненням вилученням (RAG)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів
  • Закріплено