ระดับกลางหลักสูตร ·ฟรี
การสร้างด้วยระบบ AI
ทำความเข้าใจโมเดลภาษา การดึงข้อมูล ตัวแทน การประเมิน ต้นทุน และการป้องกันการใช้งานผ่านการออกแบบระบบที่ใช้งานได้จริง
Loading your course evidence…
ผลลัพธ์
สิ่งที่คุณจะสามารถทําได้
- เลือกสถาปัตยกรรมตามความต้องการของงานและหลักฐาน
- ประเมินคุณภาพ ความหน่วง ต้นทุน และความปลอดภัยร่วมกัน
- การออกแบบการติดตามและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนการปล่อยจรวด
แนะนําก่อน: มูลนิธิเอไอ, ผู้ใช้ AI ที่มีความรับผิดชอบ
หลักสูตร
โมดูลหลักสูตร
ระบบแบบจําลองภาษา
ผลลัพธ์: เหตุผลเกี่ยวกับโทเคน บริบท การสร้าง และการแลกเปลี่ยนโมเดล
การฝึกฝน: เปรียบเทียบตัวเลือกสองโมเดลโดยใช้คุณภาพ, ความหน่วง, บริบท, ความเป็นส่วนตัว และต้นทุน
กลศาสตร์ภาษา-โมเดลแบบจําลอง การอนุมาน และข้อจํากัดต้นทุนโมเดลและการแลกเปลี่ยนระหว่างการดําเนินงานการต่อกราวด์กับการดึงกลับ
ผลลัพธ์: รู้ว่าเมื่อไหร่และอย่างไรการค้นคืนข้อมูลจะช่วยเพิ่มการเข้าถึงหลักฐาน
การฝึกฝน: ออกแบบชุดทดสอบการค้นคืนที่มีข้อกําหนดคําตอบและการอ้างอิง
รุ่นดึงข้อมูลเสริมการตรวจสอบแหล่งที่มาและคําร้องตัวแทนและเครื่องมือ
ผลลัพธ์: ผูกมัดระบบหลายขั้นตอนด้วยสิทธิ์และจุดตรวจสอบ
การฝึกฝน: เขียนโมเดลสิทธิ์ของเอเจนต์และเส้นทางการกู้คืนความล้มเหลว
เอเจนต์ เครื่องมือ และงานที่ดําเนินการมานานขอบเขตและมาตรการป้องกันระบบอัตโนมัติความปลอดภัยของ AI และความเสี่ยงในการใช้งานผิดวัตถุประสงค์การประเมินผลและการดําเนินงาน
ผลลัพธ์: วัดประสิทธิภาพของระบบก่อนและหลังการติดตั้ง
การฝึกฝน: สร้างชุดประเมินผลที่ครอบคลุมคุณภาพ การปฏิเสธ ความหน่วง ต้นทุน และการถดถอย
การประเมินผลและการรู้หนังสือแบบมาตรฐานตัวชี้วัดความสําเร็จและการติดตามผลการตอบสนองต่อเหตุการณ์ AIการออกแบบการทดลองและนําร่อง
การประยุกต์ใช้วิธี capstone
รีวิวการออกแบบระบบ AI
จัดทําแผนสถาปัตยกรรมและการประเมินผลสําหรับแอปพลิเคชัน AI ที่อิงกับซอร์สโค้ด
- แผนภาพสถาปัตยกรรม
- ชุดข้อมูลประเมินผล
- งบประมาณต้นทุนและความหน่วง
- แผนความปลอดภัย การตรวจสอบ และการย้อนกลับ