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MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC、44.1 KHz、2 Ch
技能水平:一般 |类型: 电子学习 |语言: 英文+字幕 |时长:1小时27米
课程详情
由于功能的扩展和复杂性的提高,将机器学习投入生产需要采用与五年前完全不同的方法。管理数据科学和人工智能团队的领导者需要了解现代机器学习和法学硕士系统可以实现的目标、团队将面临的不可避免的挑战,以及如何驾驭生态系统以提供有效的支持。本课程弥合了传统 MLOps 和新兴 LLMOps 世界之间的差距,涵盖从数据版本控制和实验跟踪到检索增强生成和 AI 代理的所有内容。了解如何做出关键的架构决策 – 何时使用第三方 API 与自托管模型、何时使用 RAG 与微调,以及如何通过适当的监控和治理来构建安全、可扩展的 AI 系统。在本课程结束时,您将拥有人工智能交付的现代思维模型,准备好利用团队所需的工具和基础设施,并了解如何评估技能、提高现有人才的技能以及创建人工智能创新蓬勃发展的环境。本课程不仅帮助领导者做好管理人工智能项目的准备,还帮助他们对组织进行战略定位,以便在人工智能驱动的未来取得成功。
涵盖的技能
人工智能领导力、人工智能商业、工作流程优化、技术领导力、人工智能 (AI)
其他信息
- 作者
- Downloading
- 发布日期
- 7月31日
- 类别
- 商业与管理
- 软件名称
- 人工智能和工作的未来:技术领导者的工作流程和现代工具 ()
- 探索
- Video Courses
- 创作者
- Kristen Kehrer
- 语言
- 英语
- 上传者
- Camron Bayer
- 出版商


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