Building AI-Powered Applications with OpenAI API

• Podstawowe zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość języków programowania (Python zalecane)
• Doświadczenie w korzystaniu z interfejsów API

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi
• Osoby zajmujące się sztuczną inteligencją

API OpenAI zapewnia dostęp do najnowocześniejszych modeli przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając użytkownikom tworzenie inteligentnych aplikacji, które mogą rozumieć i generować tekst podobny do ludzkiego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, naukowców zajmujących się danymi i praktyków AI na wszystkich poziomach wiedzy, którzy chcą wykorzystać możliwości interfejsu API OpenAI do tworzenia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć możliwości i ograniczenia interfejsu API OpenAI.
• Konfigurowanie i uwierzytelnianie za pomocą interfejsu API OpenAI.
• Zintegrować modele językowe OpenAI z niestandardowymi aplikacjami.
• Używać API do zadań takich jak generowanie tekstu, uzupełnianie tekstu i klasyfikacja tekstu.
• Optymalizuj i dostrajaj wyniki modeli dla konkretnych przypadków użycia.
• Wdrożenie najlepszych praktyk do pracy z aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do OpenAI API

• Przegląd OpenAI i jego misji
• Wprowadzenie do interfejsu API OpenAI i jego funkcji
• Zrozumienie możliwości i ograniczeń interfejsu API

Konfiguracja i uwierzytelnianie za pomocą interfejsu API

• Tworzenie konta OpenAI i uzyskiwanie klucza API
• Metody uwierzytelniania i najlepsze praktyki
• Zapoznanie się z dokumentacją i zasobami API

Integracja modeli OpenAI z aplikacjami

• Wybór odpowiedniego modelu dla aplikacji
• Implementowanie żądań API do generowania i uzupełniania tekstu
• Obsługa formatów danych wejściowych i wyjściowych

Zaawansowane wykorzystanie i optymalizacja

• Optymalizacja danych wejściowych i wyjściowych modelu dla określonych przypadków użycia
• Praca z dużymi zestawami danych i przetwarzanie wsadowe
• Wdrażanie strategii buforowania i ograniczania szybkości

Najlepsze praktyki dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji

• Zapewnienie etycznego wykorzystania modeli AI
• Ochrona prywatności użytkowników i bezpieczeństwo danych
• Monitorowanie wydajności i niezawodności modeli

Aplikacje i studia przypadków w świecie rzeczywistym

• Odkrywanie przypadków użycia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji w różnych branżach
• Studia przypadków udanych wdrożeń
• Dyskusja na temat wyzwań i wyciągniętych wniosków

Podsumowanie i kolejne kroki