【Udemy中英字幕】Complete Generative AI Course With Langchain and Huggingface

使用 Langchain 和 Huggingface 完成生成式 AI 课程

使用 Langchain 和 Huggingface 构建、部署和优化生成式 AI 的完整指南

讲师：Krish Naik

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您将学到什么

学习利用 Langchain 框架和 Huggingface 的最先进模型创建先进的生成式 AI 应用程序。
了解构建强大的生成式 AI 系统的架构和设计模式。
获得将生成式 AI 模型部署到各种环境（包括云平台和内部服务器）的实践经验。
探索不同的部署策略，确保AI应用的可扩展性和可靠性。
开发检索增强生成 (RAG) 管道，通过集成检索机制来提高生成模型的性能和准确性。
学习将 Huggingface 的预训练模型无缝整合到 Langchain 应用程序中，利用其强大的 NLP 功能。
定制和微调 Huggingface 模型以适应特定的应用要求和用例。
参与真实世界的项目，展示生成式人工智能在各个领域的应用，例如聊天机器人、内容生成和数据增强。

探索相关主题

生成式人工智能 (GenAI)
数据科学
发展

要求

熟悉Python编程语言，包括基本语法、数据结构和函数。
对机器学习概念的基本了解，包括监督学习和无监督学习以及基本的人工智能原理。
具备深度学习概念和框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）的基本知识是有优势的，但并非严格要求。
了解 API 以及如何与它们交互，因为本课程将涉及集成各种 API 以进行模型部署和使用。
能够在命令行界面 (CLI) 或终端中导航和执行命令。

描述

通过我们的综合课程“Langchain 和 Huggingface 的完整生成式 AI 课程”，释放生成式 AI 的全部潜力。本课程旨在带您从基础概念到高级概念，提供使用 Langchain 和 Huggingface 构建、部署和优化 AI 模型的实践经验。本课程非常适合 AI 爱好者、开发人员和专业人士，它提供了一种掌握生成式 AI 的实用方法。

您将学到什么：

生成式人工智能简介：
- 了解生成人工智能的基础知识及其应用。
- 探索传统AI模型与生成模型之间的差异。
开始使用 Langchain：
- 了解 Langchain 的基础知识及其在 AI 开发中的作用。
- 设置您的开发环境和工具。
Huggingface 集成：
- 将 Huggingface 最先进的模型集成到您的 Langchain 项目中。
- 针对特定应用定制和微调 Huggingface 模型。
构建生成式 AI 应用程序：
- 有关创建高级生成式 AI 应用程序的分步教程。
- 现实世界的项目，例如聊天机器人、内容生成器和数据增强工具。
部署策略：
- 了解AI模型的各种部署策略。
- 将您的模型部署到云平台和内部服务器，以实现可扩展性和可靠性。
RAG 管道：
- 开发检索增强生成 (RAG) 管道以增强 AI 性能。
- 将生成模型与检索系统相结合，以改善信息访问。
优化AI模型：
- 监控和优化已部署的 AI 模型的技术。
- 维护和更新 AI 系统的最佳实践。
端到端项目：
- 提供真实世界经验的实践项目。
- 从头开始构建、部署和优化 AI 应用程序。