Optimizing Foundation Models (Indonesian)

Dalam kursus ini, Anda akan mengeksplorasi dua teknik untuk meningkatkan kinerja model fondasi (FM): Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan penyempurnaan. Anda akan belajar mengenai layanan Amazon Web Services (AWS) yang membantu menyimpan penyematan dengan basis data vektor, peran agen dalam tugas dengan beberapa langkah, menentukan metode untuk menyempurnakan sebuah FM, cara menyiapkan data untuk penyempurnaan, dan banyak lagi.

• Tingkat kursus: Dasar
• Durasi: 1 jam

Aktivitas

Kursus ini mencakup elemen interaktif, instruksi teks, dan gambar ilustrasi. 

Tujuan kursus

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara:

• Mengidentifikasi layanan AWS yang membantu menyimpan penyematan dengan basis data vektor.
• Memahami peran agen dalam tugas dengan beberapa langkah.
• Memahami pendekatan-pendekatan untuk mengevaluasi kinerja FM.
• Menentukan efektivitas FM dalam memenuhi tujuan bisnis.
• Menentukan metode untuk menyempurnakan FM.
• Menjelaskan cara menyiapkan data untuk menyempurnakan FM.
• Menentukan efektivitas FM dalam memenuhi tujuan bisnis berdasarkan metrik bisnis yang diidentifikasi dalam kasus penggunaan.

Target Audiens

Kursus ini ditujukan untuk:

• Individu yang tertarik dengan kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML), terlepas dari peran pekerjaan tertentu

Prasyarat

Optimizing Foundation Models adalah bagian dari seri yang memfasilitasi dasar kecerdasan buatan, machine learning, dan AI generatif. Jika Anda belum melakukannya, kami sarankan Anda menyelesaikan kedua kursus berikut ini:

• Dasar-dasar Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
• Mempelajari Aplikasi dan Kasus Penggunaan Kecerdasan Buatan

Kerangka kursus

Bagian 1: Pengantar

• Cara menggunakan kursus ini
• Gambaran Umum Kursus

Bagian 2: Mengoptimalkan Model Fondasi dengan Retrieval-Augmented Generation

• Kasus bisnis
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Agen
• Evaluasi hasil
• Tes Pengetahuan

Bagian 3: Mengoptimalkan model fondasi dengan penyempurnaan

• Kasus bisnis
• Penyempurnaan
• Evaluasi model
• Tes Pengetahuan

Bagian 4: Kesimpulan

• Sumber daya
• Hubungi Kami

Kata kunci

• AI Gen
• AI Generatif