【Udemy中英字幕】Principles and Practices of the Generative AI Life Cycle

生成式人工智能生命周期的原理与实践

探索 GenAI 生命周期每个阶段的关键概念、方法和最佳实践。

讲师：YouAccel Training

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您将学到什么

• GenAI 生命周期的关键阶段：了解生成式 AI 生命周期的核心阶段及其在成功部署 AI 中的重要性。
• 治理在人工智能项目中的作用：了解治理框架，以确保整个人工智能生命周期内的道德和监管一致性。
• 问题识别和需求收集：探索定义问题和使 GenAI 解决方案与业务目标保持一致的策略。
• 数据类型和获取策略：深入了解如何为 GenAI 模型开发选择和获取正确的数据。
• 确保数据质量和道德：了解收集过程中数据准确性、质量和道德考虑的重要性。
• GenAI 模型设计和选择：学习为不同任务选择最合适的生成 AI 模型并设计定制模型。
• 优化模型性能：探索调整和优化模型以实现最佳性能的技术。
• 训练数据准备和监控：探索如何准备和选择训练数据并监控训练过程以避免常见的陷阱。
• 部署和集成 GenAI 模型：了解将生成式 AI 集成到现有系统并有效管理变更的最佳实践。
• 持续监控和模型维护：了解监控性能和处理模型随时间漂移所需的工具和指标。
• 数据隐私和网络安全措施：了解如何保护模型和数据免受网络威胁并确保遵守隐私法规。
• 审计和报告 AI 模型：学习进行绩效审计、保持透明度并记录 AI 生命周期以确保合规性。
• 管理 AI 模型更新和版本：探索管理版本和实施反馈循环以实现持续改进的策略。
• 退役人工智能模型：了解何时以及如何以合乎道德的方式退役模型，同时确保正确的数据和模型存档策略。
• 用户反馈和迭代开发：学习结合用户反馈并管理迭代开发周期以实现持续改进。
• GenAI 生命周期管理的未来趋势：深入了解新兴技术、AI 治理趋势以及塑造 GenAI 未来的创新。

探索相关主题

• 生成式人工智能 (GenAI)
• 数据科学
• 发展

要求

• 无先决条件。

描述

本课程全面探讨了生成式人工智能 (GenAI) 的生命周期，让学生深入了解开发、部署和维护 GenAI 模型所涉及的关键原则和流程。本课程旨在提供理论基础，强调 GenAI 生命周期中每个阶段的战略方面，确保参与者能够细致入微地了解生成式人工智能如何从概念发展到部署乃至更远的未来。

学生首先探索 GenAI 的生命周期，了解其阶段，并了解为什么有效的管理对于确保运营成功和道德诚信至关重要。本介绍部分为接下来的更详细讨论奠定了基础，引导参与者了解利益相关者扮演的各种角色以及与监管标准和组织目标保持一致的基本治理框架。

接下来，我们将深入分析问题识别和需求收集。在这里，学生们将学习将人工智能能力与业务目标相结合的重要性，以及与相关利益相关者收集和验证功能需求的技术。重点关注这些初始阶段，强调了基础工作对于确保 GenAI 项目以目标为导向且可行的重要性。

当学生进入数据收集和准备阶段时，他们会接触到数据在训练有效的 GenAI 模型中所起的关键作用。数据来源、质量保证和道德考量等主题确保参与者深入了解 AI 数据管理的复杂性。本课程向学生介绍了将原始数据转化为有价值的训练输入所必需的预处理技术，强调了精心准备对于实现预期结果的重要性。

在后续章节中，本课程深入探讨了模型设计、选择和优化的复杂性。学生将深入了解 GenAI 模型的架构选择，以及针对特定任务选择和设计模型的策略。课程还探讨了性能调整和利益相关者验证，强调了 GenAI 开发的协作和迭代性质。关于模型训练的讨论以这些概念为基础，强调了有效改进模型所需的技术挑战和故障排除策略。

部署阶段解决了将 GenAI 系统集成到现有基础设施并确保可扩展性的复杂性。学生将学习如何准备部署、管理变更以及在部署后实施持续监控流程。重点强调实时监控的重要性，以检测模型漂移等问题，从而深入了解组织如何在整个模型生命周期内保持最佳性能。

本课程还涵盖数据和模型安全，重点是保护模型免受网络威胁并确保遵守数据隐私法规。加密、事件响应和安全控制实施等技术为参与者提供了保护 GenAI 应用程序的实用策略。模型审计和报告是促进透明度、记录合规性和建立利益相关者信任的重要工具。

课程还讨论了长期模型维护和最终退役问题，让学生深入了解如何以受控且合乎道德的方式更新、管理和退役模型。本节强调了反馈循环、版本控制和战略模型更新在确保持续相关性和运营效率方面的重要性。

本课程最后将探讨 GenAI 生命周期管理的未来趋势和发展前景。主题包括新兴技术的影响、自动化在生命周期流程中的作用以及向 AI 驱动治理的转变。这些讨论鼓励学生批判性地思考生成式 AI 的未来及其在保持合乎道德和可持续实践的同时塑造行业的潜力。

通过这种全面的探索，学生将获得必要的理论理解，以理解 GenAI 生命周期的复杂性。这些知识使他们能够深思熟虑地参与不断发展的领域，培养对未来挑战和机遇的明智看法。

本课程适合哪些人：

• 人工智能爱好者和技术专业人士——有兴趣了解生成式人工智能模型的完整生命周期及其实际应用的个人。
• 商业领袖和经理——寻求将人工智能能力与商业战略相结合，以获得创新和竞争优势的专业人士。
• 数据科学家和人工智能开发人员——那些希望加深对现实世界环境中的模型选择、优化和集成的了解的人。
• 治理与合规官——负责实施人工智能治理框架并确保人工智能系统符合道德规范的个人。
• IT 和系统管理员——负责管理跨组织基础设施的 AI 解决方案的部署、监控和维护的专业人员。
• 顾问和项目经理——领导人工智能计划的人需要对需求收集、利益相关者协调和生命周期管理有扎实的掌握。
• 人工智能和数据科学专业的学生和学者——学习者旨在建立生成人工智能的理论基础，以支持未来的研究或专业实践。