AI Engineer Core Track: LLM Engineering, RAG, QLoRA, Agents

八周成为大语言模型工程师：构建并部署八个大语言模型应用，精通生成式 AI、检索增强生成、LoRA 和 AI 代理。

讲师:Ligency ​, Ed Donner

您将学到什么

• 项目 1：制作一个由 AI 驱动的宣传册生成器，能够智能地抓取和导航公司网站。
• 项目 2：为航空公司构建多模态客户支持代理，包含用户界面和功能调用。
• 项目 3：开发一个工具，利用开源和闭源模型从音频中生成会议纪要和行动项。
• 项目 4：制作将 Python 代码转换为优化 C++ 的 AI，性能提升高达 60,000 倍！
• 项目 5：使用 RAG 构建 AI 知识工作者，成为公司相关事务的专家。
• 项目六：综合项目第一部分——使用 Frontier 模型从简短描述中预测产品价格。
• 项目 7：顶点项目第二部分——执行微调的开源模型，以与前沿公司在价格预测方面竞争。
• 项目 8：毕业设计第三部分——构建自主多代理系统，与模型协作以发现优惠并通知您特别折扣。
• 比较和对比最新提高大型语言模型（LLM）解决方案性能的技术，例如检索增强生成（RAG）、微调和代理工作流。
• 评估领先的 10 种前沿和 10 种开源大语言模型，并能够为特定任务选择最佳选项

课程要求

• 熟悉 Python。本课程不会涵盖 Python 基础知识，并且全程使用 Python 完成。
• 需要一台连接互联网的电脑，支持 Mac (Linux) 或 Windows 操作系统。
• 我们建议您预留大约 5 美元用于 API 费用，以使用前沿模型。不过，如果您愿意，也可以使用开源模型完成本课程。

课程描述

掌握生成式 AI 和大语言模型：8 周实战之旅

加速您的人工智能职业生涯，通过行业资深人士 Ed Donner 的实际项目带领您前进。构建高级的生成式 AI 产品，实验超过 20 种开创性的 AI 模型，并掌握最先进的技术如 RAG、QLoRA 和 Agents。

您将学到
• 使用前沿模型和框架构建先进的生成式 AI 产品。
• 实验超过 20 种开创性的 AI 模型，包括 Frontier 和开源模型。
• 熟练使用 HuggingFace、LangChain 和 Gradio 等平台。
• 实施最先进的技术，例如 RAG（检索增强生成）、QLoRA 微调和 Agents。
• 创建现实世界的 AI 应用程序，包括：
• 一个多模态客户支持助手，可以与文本、声音和图像互动。
• 基于公司共享驱动器回答任何问题的 AI 知识工作者。
• 能优化软件并实现超过 60,000 倍性能改进的 AI 编程员。
• 准确预测未见过产品价格的电商应用。
• 从推理过渡到训练，微调 Frontier 和开源模型。
• 部署具有精美用户界面和高级功能的 AI 产品。
• 提升您的 AI 和大语言模型工程技能，成为行业前沿的人才。

讲师介绍
我是 Ed Donner，一位拥有超过 20 年经验的企业家和技术领导者。我曾联合创立并出售了自己的人工智能初创公司，并领导了全球顶级金融机构和创业公司的团队。我对将他人引入这个令人兴奋的领域充满热情，并帮助他们成为行业的专家。

项目：
项目 1：智能抓取和导航公司网站生成 AI 助手。
项目 2：为航空公司提供多模态客户支持代理，具有 UI 和功能调用。
项目 3：从音频创建会议记录和行动项的工具，使用开源和闭源模型。
项目 4：将 Python 代码转换为优化 C++ 的 AI 系统，性能提升超过 60,000 倍！
项目 5：使用 RAG 成为所有公司相关事务专家的知识工作者。
项目 6：Capstone Part A – 使用 Frontier 模型从简短描述中预测产品价格。
项目 7：Capstone Part B – 微调开源模型，与 Frontier 竞争进行价格预测。
项目 8：Capstone Part C – 自主代理系统与模型协作发现交易并通知您特别优惠。

为什么选择这门课程？
• 实战学习：最好的学习方式是实践。您将参与实际练习，构建现实世界的 AI 应用程序，获得惊人的成果。
• 最新技术：通过学习最新的框架和技术（如 RAG、QLoRA 和 Agents）保持行业前沿。
• 易于理解的内容：适合所有水平的学习者。提供逐步指导、实用练习、速查表和丰富的资源。
• 不需要高级数学知识：课程专注于实际应用，无需微积分或线性代数即可掌握大语言模型工程。

课程结构
第 1 周：基础与首个项目
• 深入了解 Transformer 的基础知识。
• 实验六个领先的 Frontier 模型。
• 构建第一个商业 Gen AI 产品，该产品可以抓取网页、做出决策并创建格式化的销售手册。

第 2 周：Frontier API 和客户服务聊天机器人
• 探索 Frontier API 并与三个领先模型互动。
• 开发具有尖端 UI 的客户服务聊天机器人，能够处理文本、图像和音频，并使用工具或代理。

第 3 周：拥抱开源模型
• 使用 HuggingFace 发现开源模型的世界。
• 解决 10 种常见的 Gen AI 应用场景，从翻译到图像生成。
• 构建一个产品，从录音中生成会议记录和行动项。

第 4 周：大语言模型选择与代码生成
• 理解大语言模型之间的差异，并了解如何为您的业务任务选择最佳的模型。
• 使用大语言模型生成代码并构建将 Python 代码转换为 C++ 的产品，实现超过 60,000 倍的性能改进。

第 5 周：检索增强生成（RAG）
• 掌握 RAG 以提高解决方案的准确性。
• 熟练使用向量嵌入，并探索流行开源向量数据存储中的向量。
• 构建一个完整的商业解决方案，类似于当今市场上的真实产品。

第 6 周：从推理到训练
• 从推理过渡到训练。
• 微调 Frontier 模型以解决实际业务问题。
• 创建自己的专业化模型，在您的 AI 旅程中达到一个重要里程碑。

第 7 周：高级训练技术
• 探索 QLoRA 微调等高级训练技术。
• 训练开源模型，使其在特定任务上超越 Frontier 模型。
• 解决挑战性项目，将技能提升到下一个水平。

第 8 周：部署与最终化
• 将您的商业产品部署到生产环境，并配备精美的 UI。
• 使用 Agents 提升功能。
• 发布您第一个生产化的、代理化的、微调的大语言模型。
• 庆祝您在 AI 和大语言模型工程方面的掌握，准备迎接职业生涯的新阶段。

本课程适合谁:

• 渴望进入生成式 AI 和大语言模型领域的初级人工智能工程师和数据科学家
• 希望提升技能并在迅速发展的人工智能领域保持竞争力的专业人士。
• 有兴趣使用实际操作经验构建高级人工智能应用的开发者。
• 寻求职业转型或希望通过大语言模型构建的框架提高生产力的个人。