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标签： AI工程

  • Coursera《AI工程入门》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/intro-to-ai-engineering

    近年来，人工智能技术飞速发展，掌握AI工程技能成为许多技术爱好者和从业者的共同追求。今天为大家推荐一门由Coursera提供的《AI工程入门》课程，内容丰富，实用性强，非常适合初学者和有一定基础的学习者。\n\n这门课程涵盖了AI基础、API调用、模型调优、图像生成等多个方面，帮助学员建立扎实的理论基础，同时掌握实际操作技能。课程设计层次分明，从基础的AI概念和API密钥使用，到高级的Few-Shot学习和DALL·E 3图像生成，逐步引导学习者深入理解和应用AI技术。课程中的实操部分尤为精彩，特别是关于Prompt工程和安全使用AI的内容，非常贴近实际需求。\n\n我个人强烈推荐这门课程，不仅因为内容全面、讲解清晰，还因为它能够帮助你真正将AI工具融入到实际项目中，提升你的技术水平。无论你是学生、开发者还是AI爱好者，都能从中获得极大收获。赶快加入学习，开启你的AI工程师之路吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/intro-to-ai-engineering

  • 深入探索Coursera上的《生成式AI高级微调》课程：助你成为AI微调专家

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-advanced-fine-tuning-for-llms

    近年来，生成式AI（Generative AI）正引领技术变革，尤其是在大规模语言模型（LLMs）领域。为了更好地满足特定业务需求，提高模型的准确性和效率，微调（Fine-Tuning）成为不可或缺的技能。今天我想推荐一门非常实用的Coursera课程——《生成式AI高级微调：LLMs的精细调优》（Generative AI Advance Fine-Tuning for LLMs）。

    这门课程由业界专家精心设计，内容丰富，涵盖了微调LLMs的多种先进方法。课程首先介绍了instruction-tuning的基本流程，教你如何加载数据集、构建文本生成管道以及设置训练参数。随后，深入讲解了奖励建模（Reward Modeling）技术，包括数据预处理、低秩适应（LoRA）配置，以及如何利用奖励模型评估模型输出的质量。

    在课程的后半部分，课程重点讲解了使用人类反馈（Human Feedback）和直接偏好（Direct Preference）优化LLMs的方法。你将学习到如何通过策略优化生成高质量的回答，理解PPO（Proximal Policy Optimization）在对话生成中的应用，以及如何结合Reward Function进行模型微调。此外，课程还提供了丰富的实操实验，让学员可以巩固所学知识，掌握实际操作技巧。

    无论你是AI工程师、研究人员，还是对大模型微调充满兴趣的学习者，这门课程都能帮你打下坚实基础，掌握未来AI发展的核心技能。课程内容紧跟前沿技术，讲解深入浅出，非常适合希望在生成式AI领域有所作为的朋友们。

    总的来说，我强烈推荐这门《生成式AI高级微调》课程，它不仅能提升你的微调技能，更能拓宽你对大型语言模型的理解，为你的职业发展增添强大动力！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-advanced-fine-tuning-for-llms

  • 深入学习TensorFlow高级部署场景—提升模型实战能力

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-deployment-scenarios-tensorflow

    如果你已经掌握了基础的机器学习模型构建，想要将这些模型更好地应用到实际场景中，推荐你学习Coursera上的《Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow》课程。这个专项课程深入探讨了模型部署的多个关键场景，帮助你理解如何将模型推向生产环境，并实现高效的服务。课程涵盖了TensorFlow Serving，使你可以通过网络进行模型推理；TensorFlow Hub，学习如何共享和复用预训练模型；TensorBoard，为模型训练过程提供可视化和调试工具；以及联邦学习，探索在数据隐私保护下的模型训练新方式。无论你是数据科学家、AI工程师，还是对模型部署感兴趣的开发者，这门课程都能带给你实用的技能和宝贵的经验。强烈推荐给希望提升模型部署实战能力的你，让你的机器学习项目更快、更稳、更智能！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-deployment-scenarios-tensorflow

  • 深入学习：Coursera的《生产中的机器学习建模流程》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production

    随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各行业的应用也日益广泛。为了帮助从业者提升模型在实际生产环境中的表现，Coursera推出了《生产中的机器学习建模流程》专业课程。本课程作为Machine Learning Engineering for Production系列的第三部分，内容丰富，实用性强，适合希望将机器学习模型落地到生产环境中的工程师与数据科学家。

    课程内容涵盖多个关键环节：

    – 神经架构搜索：教你如何寻找适合不同服务需求的最优模型，同时控制模型的复杂度与硬件资源。
    – 模型资源管理：学习如何优化模型在生产中的计算、存储和I/O资源，确保模型高效运行。
    – 高性能建模：掌握分布式处理和并行技术，提高训练效率。
    – 模型分析：利用性能分析工具进行模型调试，提升模型的鲁棒性、公平性与稳定性。
    – 解释性：了解模型的可解释性，满足监管、法律和公平性要求，同时增强用户信任。

    这门课程不仅提供了理论知识，更配备了丰富的实践案例，帮你在真实场景中应用所学。无论你是希望优化现有模型，还是打算部署新模型，这门课程都能为你提供实用的工具与方法。强烈推荐给所有致力于将机器学习模型推向生产线的专业人士！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production

  • 深入学习Coursera的Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started课程

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals

    如果你对机器学习的实际应用和部署感兴趣，那么Coursera上的《Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started》是一门不容错过的课程。这门课程由Google Cloud提供，专注于帮助学员掌握MLOps的核心工具和最佳实践，特别是在Google Cloud平台上的应用。课程内容丰富，从MLOps的基础概念入手，介绍了如何在生产环境中部署、测试、监控和自动化机器学习模型。特别值得一提的是，课程详细讲解了Vertex AI平台的功能，帮助学员理解如何利用该平台实现高效的模型管理和运营。通过实际操作和案例分析，学员可以获得宝贵的实践经验，为未来在AI和ML行业的发展打下坚实基础。不论你是数据科学家还是机器学习工程师，这门课程都能提升你的技能水平，助你在实际工作中游刃有余。强烈推荐给希望深化MLOps知识、优化模型部署流程的技术人员！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals

  • 深入探索IBM的生成式AI工程课程，开启AI未来之门

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/generative-ai-engineering-with-llms

    随着人工智能技术的不断迭代，生成式AI（Generative AI）已成为行业焦点，尤其是大型语言模型（LLMs）的崛起，引领着自然语言处理和AI应用的革新。近期我参加了IBM在Coursera平台上开设的《生成式AI工程与LLMs》系列课程，收获颇丰，特分享体验与推荐。

    这套课程由IBM精心打造，内容涵盖生成式AI的架构设计、数据准备、模型训练与微调，以及实际应用的开发技巧。课程体系丰富，包含五个核心模块：

    1. 生成式AI与LLMs：架构与数据准备——帮助你理解大型模型的基础架构及数据预处理的关键技术。
    2. 生成式AI基础模型：自然语言处理与理解——深入学习基础模型的实现、训练和评估方法。
    3. 生成式AI语言建模：Transformer模型的应用——掌握Transformer在NLP中的应用技巧。
    4. 生成式AI工程与微调——提升模型性能，满足特定业务需求的微调策略。
    5. 高级微调技术——优化LLMs的准确性与效率，提升实战能力。

    课程内容设计紧贴行业需求，配有丰富的实践项目，比如利用RAG和LangChain构建AI应用，让学习者能将所学技能快速应用到实际场景中。这不仅提升了我的技术水平，也增强了我在AI领域的竞争力。

    如果你对AI、尤其是生成式AI感兴趣，想要系统学习大型模型的架构、训练与应用，这套课程绝对值得一试。无论你是AI开发者、数据科学家还是行业从业者，都能从中找到提升自己的宝贵资源。快点击[课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fgenerative-ai-llm-architecture-data-preparation)，开启你的AI探索之旅！

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/generative-ai-engineering-with-llms

  • 全面解析Coursera的AI工程课程：迈向人工智能未来的最佳选择

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/ai-engineering

    随着人工智能技术的飞速发展，掌握AI工程技能成为许多专业人士的追求。今天为大家推荐一门由Scrimba开设的Coursera课程——《AI工程入门》（AI Engineering），帮助你系统学习AI从基础到实战的全部内容。

    这门课程涵盖了多个关键模块，包括：

    – AI基础原理：打下坚实的理论基础，理解AI的核心概念。
    – 开源AI模型：了解不同框架的区别，掌握使用开源模型的技巧。
    – 嵌入和向量数据库：学习如何创建和利用向量数据库，提升AI应用的效率。
    – AI智能体：深入ReAct提示技术，设计智能化的AI代理。
    – OpenAI助手API：掌握OpenAI的API工作原理，快速实现AI功能。
    – 使用LangChain构建AI应用：学习如何用LangChain.js打造实用的AI应用程序。

    这门课程内容丰富，实用性强，适合有一定基础、想深入AI工程的学习者。无论你是开发者、数据科学家还是AI爱好者，都能在这里找到实战技能的提升路径。

    强烈推荐：如果你希望在AI领域站稳脚跟，不妨从这门课程开始，让自己在人工智能的道路上越走越远！

    详细课程链接：[点击这里访问课程](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fintro-to-ai-engineering)

    祝大家学习顺利，早日成为AI工程师！

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/ai-engineering

  • 深度学习AI带你掌握MLOps：Coursera优秀课程全面解析

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops

    随着人工智能的快速发展，机器学习模型的生产部署成为行业关注的焦点。DeepLearning.AI推出的“Machine Learning Engineering for Production (MLOps)”课程，正是想要将你的机器学习技能升华到生产环境的理想选择。这套课程由四个部分组成，内容涵盖了从模型的基础介绍，到数据生命周期管理、模型管道构建，直至模型的部署与优化，让学习者系统掌握完整的MLOps流程。

    第一部分，Introduction to Machine Learning in Production，深入讲解了在生产环境中应用机器学习的基本概念和挑战。第二部分，Machine Learning Data Lifecycle in Production，强调数据管理与质量控制的关键环节，确保模型训练的可靠性。第三部分，Machine Learning Modeling Pipelines in Production，为你展示如何搭建高效的模型开发和维护管道。最后，Deploying Machine Learning Models in Production，指导你将模型成功部署到实际应用中，实现商业价值。

    这门课程不仅适合数据科学家和机器学习工程师，也非常适合对MLOps感兴趣的开发者和产品经理。课程内容丰富，结合实际案例，帮助学习者在短时间内掌握实用技能。强烈推荐给希望提升自己在工业界应用能力的朋友们！

    点击课程链接，开启你的MLOps之旅吧！
    [课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fintroduction-to-machine-learning-in-production)

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops

  • Google Cloud机器学习工程师认证课程全方位评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate

    近年来，云计算与人工智能的结合引领了科技发展的新潮流。作为一名希望提升自己技能水平的AI工程师或数据科学家，参加Google Cloud提供的“准备Google云端认证：机器学习工程师”课程无疑是一个明智的选择。该课程由Google Cloud官方推出，内容丰富，涵盖了从基础数据处理到高级模型部署的全流程，帮助学员系统掌握云端机器学习的核心技能。

    课程亮点之一是其全面的课程体系，包括“Google Cloud大数据与机器学习基础”、“Google的机器学习实践”、“启动机器学习项目”、“TensorFlow在Google Cloud上的应用”等模块，既有理论讲解，也有实战演练，极大地提升学习效果。

    此外，课程强调实用性，特别是在“生产环境中的机器学习系统”和“MLOps基础”部分，帮助学员了解如何将模型推向生产环境、实现持续集成与监控，解决实际工作中遇到的问题。课程还配备了丰富的案例分析，让学员在实践中学习和应用最新技术。

    我个人建议，具有一定数据分析或编程基础的学习者可以按照课程路径系统学习，将理论与实践相结合，快速提升云端机器学习能力。完成全套课程后，不仅能掌握Google Cloud的核心工具和服务，还能为Google云端机器学习认证考试打下坚实基础，助力职业发展。

    总之，这门课程内容丰富、实用性强，是想深入云端机器学习领域的学习者的绝佳选择。无论你是要提升职业竞争力，还是希望掌握最新的技术工具，强烈推荐你加入Google Cloud的机器学习课程，从入门到精通，为你的职业生涯添砖加瓦！

    课程链接: https://www.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate

  • 深入学习Coursera课程：生产环境中的机器学习建模管道

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production

    近年来，机器学习在各行各业的应用越发广泛，掌握高效的模型构建与部署技术变得尤为重要。本文为大家详细介绍并评测了Coursera上的优质课程《Machine Learning Modeling Pipelines in Production》。这门课程是“Machine Learning Engineering for Production”专项课程的第三部分，专为希望将机器学习模型顺利应用于实际生产环境的学习者而设计。

    课程内容丰富，涵盖了模型在不同服务环境中的构建技巧、资源管理、性能优化、模型分析以及可解释性等关键环节。每周的课程内容都紧密结合实际需求，帮助学员逐步掌握从模型搜索到性能调优、公平性和可解释性等核心技能。

    特别值得一提的是，课程中关于神经架构搜索、资源管理和高性能训练的内容，为提升模型的效率和鲁棒性提供了实用的方法。而模型分析与可解释性部分，则帮助我们理解模型的内在机制，增强模型的透明度与信任度。

    我强烈推荐对机器学习模型部署与优化感兴趣的同学参加这门课程。无论你是数据科学家、机器学习工程师还是AI产品经理，都能从中获取宝贵的实践经验和工具技巧，为你的项目带来显著提升。快来Coursera，一起打造高效、公平、可解释的机器学习生产管道吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production