Як запустити ваш продукт на основі штучного інтелекту (без втрати волосся), який приносить вам прибуток протягом 30 днів (або менше). На відміну від інших курсів з штучного інтелекту, ви не вивчатимете – ви писатимете 5 живих проектів (не потрібен досвід у галузі штучного інтелекту). Не потрібна “бізнес” чи “проектна” ідея – ми надаємо вам ідею та вчимо вас, як швидко її створити!
Припиніть Вчитися Почніть Будувати
Найбільша помилка, яку роблять люди, – це споживання надто великого обсягу контенту. Але як це взагалі можливе? Ми читаємо щось на Twitter або проходимо нескінченні онлайн-уроки на YouTube, в яких ми думаємо, що вони змінять наше життя (а насправді це не так). Годі вже! Натомість ви хочете робити так зване “навчання в реальному часі”. Вивчаючи щось, потім негайно застосовуючи отримані знання у формі створення чогось, це знання кристалізується у вашому мозку. Ось ще одна важлива деталь: Створюючи проекти на основі того, що ви тільки-но дізналися, ви ще більше закріплюєте знання і отримуєте справжній допаміновий удар, нарешті, випустивши щось у світ.
Давайте Створювати, Швидше
Давайте будемо чесні. Нікому не подобається вчитися заради навчання. У глибині душі ми всі будівельники. Будівельники хочуть створювати продукти, якими користувачі захоплюються. Ви можете навчатися всьому самостійно, збираючи інформацію з відео на YouTube, вивчаючи технічну документацію, пробуючи різні поради та хитрощі на Twitter. Але уявіть собі таке: Ви проходите весь шлях від повного незнання в галузі штучного інтелекту до створення та випуску свого першого чат-бота або програми зі штучним інтелектом для голосу. BuildFast Academy був створений саме з цієї причини.
Ось все відео всередині розділу ‘Основи’, до яких ви вмить отримуєте доступ після вступу до BuildFast
LLMs: Огляд, використання LLMs у Langchain, відкриті вихідні коди LLMs, чат-модель, впровадження тексту.
Ланцюги: Основи ланцюгів, LLM Chain, Sequential Chain та чотири інші важливі ланцюги Langchain.
Запит: Основи запитів, приклади запитів, виведення парсера.
Пам’ять: 4 типи пам’яті, пояснені, як використовувати пам’ять у ланцюзі, як додати пам’ять до агента
Завантажувачі документів: Основи завантажувачів документів, коли використовувати завантажувач документів, імпорт даних із тексту та CSV, завантаження даних із Discord, Notion, Telegram
Індекси: Основи індексів, витягувачі та роздільники тексту.
Векторні бази даних та векторні уявлення: Основи векторних баз даних, коли використовувати векторні бази даних, впровадження та застосування векторних баз даних.
Ви справді вчитеся, коли випускаєте щось. Ось проекти, які ви створюватимете:
Як створити програму зі штучним інтелектом для голосу та штучним інтелектом для зображень: Ми розглядаємо основи роботи зі штучним інтелектом для голосу та зображень, потім створюємо додаток, який генерує програму для замовлення їжі, що працює зі штучним інтелектом.
Як створити ІІ чат-бота: Ми створюємо ІІ чат-бота, який ви можете використовувати як свій особистий помічник.
Як спілкуватися з CSV/PDF. Ми створюємо функціональність для чату з CSV або PDF, додатково до проекту з чат-ботом.
Як працювати з векторною базою даних (на зразок Pinecone): Ми створюємо проект, в якому впроваджуємо та зберігаємо дані у векторній базі даних. Це дозволяє нашому чат-боту отримувати доступ та витягувати дані з цієї векторної бази даних.
Як налаштувати свій власний LLM: Ми розглядаємо процес налаштування LLM.