AI-fejlesztői tanulási útvonal
Gyakorlati ütemterv az AI-alkalmazásfejlesztés elsajátításához az alapfogalmaktól a portfólióprojektekig.
Áttekintés
Ez az útvonal bemutatja azokat a fogalmakat, eszközöket és fejlesztési gyakorlatokat, amelyek szükségesek a gyakorlatias, AI-alapú szoftverek létrehozásához. A tanulók az alapvető AI-asszisztensekkel kezdik, folytatják az AI-kódolási környezetekkel, és végül egy teljes alkalmazás tervezésével, építésével, tesztelésével és dokumentálásával zárják a folyamatot.
Útvonaladatok
- Szerepkör:
- AI-alkalmazásfejlesztő
- Nehézség:
- Kezdő
- Időtartam:
- 10–12 hét
- Kategória:
- AI Development
Elsődleges cél
Tanulja meg, hogyan tervezhet, építhet, tesztelhet és fejleszthet gyakorlatias, AI-alapú alkalmazásokat.
Kinek szól ez az útvonal
Kezdő fejlesztők, Szoftverfejlesztők, akik az AI-t fedezik fel, Diákok, akiket érdekel az AI-alkalmazásfejlesztés, Technikai szakemberek, akik AI-területre váltanak
Előfeltételek
- Alapvető programozási ismeretek
- JavaScript, TypeScript vagy Python alapszintű ismerete
- Kódszerkesztő és terminál használatának képessége
Tanulási célok
- A generatív AI és a nyelvi modellek mögött meghúzódó alapvető fogalmak megértése
- AI-asszisztensek használata kódoláshoz, hibakereséshez és technikai kutatáshoz
- Megbízható promptok tervezése fejlesztési feladatokhoz
- AI-alapú alkalmazás építése és értékelése
- Alapvető biztonsági, ellenőrzési és hibakezelési gyakorlatok alkalmazása
Megszerezhető készségek
AI-alkalmazásfejlesztés, Prompt engineering, AI-támogatott programozás, API-integráció, Kimenet-ellenőrzés, AI-munkafolyamatok hibakeresése, Gyors prototípuskészítés
Tanulási sorrend
1. A ChatGPT felfedezése technikai tanuláshoz
Tanulja meg, hogyan használhat AI-asszisztenst technikai fogalmak magyarázatára, kód áttekintésére, példák generálására és fejlesztési feladatok tervezésére.
2. Második AI-asszisztens összehasonlítása
Használjon egy második AI-asszisztenst a magyarázatok, kódáttekintések és hosszú kontextusú érvelések összehasonlítására, ahelyett, hogy egyetlen modellre támaszkodna.
3. AI mindenkinek
Szerezzen széles körű ismereteket a mesterséges intelligenciáról, annak képességeiről, korlátairól, terminológiájáról és gyakorlati szerepéről, mielőtt belevágna az AI-alkalmazásfejlesztésbe.
4. AI-alapok mérföldkő
Erősítse meg, hogy érti a promptokat, a modell korlátait, a hallucinációkat, a kontextust és a generált kimenet ellenőrzésének fontosságát.
5. ChatGPT prompt engineering fejlesztőknek
Tanuljon meg gyakorlati prompt engineering technikákat szoftverfejlesztéshez és LLM-alapú alkalmazásokhoz, mielőtt alkalmazná azokat egy AI-támogatott kódolási munkafolyamatban.
6. AI-kódolási környezet beállítása
Gyakorolja az AI-támogatott kódolást, a kódbázissal kapcsolatos kérdéseket, a soron belüli szerkesztést, a hibakeresést és a refaktorálást egy AI-képes fejlesztői környezetben.
7. GitHub Copilot értékelése
Hasonlítsa össze a kódkiegészítési és fejlesztési támogatási munkafolyamatokat egy másik elismert AI-kódolási eszközzel.
8. Rendszerek építése a ChatGPT API-val
Tanulmányozza, hogyan kombinálhatók több LLM-hívások gyakorlati alkalmazási munkafolyamatokká, alapot biztosítva egy strukturált AI-alapú prototípus építéséhez.
9. Prompt-alapú prototípus építése
Hozzon létre egy kis alkalmazást, amely elfogadja a felhasználói bevitelt, strukturált promptot küld egy AI-szolgáltatásnak, és megjeleníti a generált eredményt.
10. Gyors AI-alkalmazásfejlesztés felfedezése
Tanulmányozza, hogyan gyorsíthatják fel az AI-támogatott alkalmazáskészítők a prototípuskészítést, miközben továbbra is szükség van a generált kód és architektúra gondos felülvizsgálatára.
11. Ellenőrzés és hibakezelés hozzáadása
Fejlessze a prototípust a bemenetek és kimenetek ellenőrzésével, az API-hibák kezelésével, és annak megakadályozásával, hogy érvénytelen generált adatok kerüljenek a felületre.
12. AI-fejlesztői portfólióprojekt létrehozása
Építsen egy teljes, AI-alapú alkalmazást, amely megold egy világosan meghatározott felhasználói problémát, és bemutatja a felelősségteljes fejlesztési gyakorlatokat.
13. AI-fejlesztői mérföldkő
Tekintse át az elkészült portfólióprojektet, és erősítse meg, hogy az alapvető technikai és dokumentációs követelmények teljesültek.
Várható eredmény
Az útvonal elvégzésével a tanulók képesek lesznek egy kis AI-alapú alkalmazást építeni, elmagyarázni annak architektúráját, ellenőrizni a modell kimeneteit, kezelni a gyakori hibákat, és bemutatni a projektet egy technikai portfólió részeként.
Gyakori kérdések
Megfelelő ez az AI-fejlesztői tanulási útvonal kezdőknek?
Igen. Az útvonal az alapvető fogalmakkal kezdődik, de a gyakorlati fejlesztési projektek megkezdése előtt ajánlott az alapvető programozási ismeretek megléte.
Melyik programozási nyelvet használjam?
A Python, a JavaScript és a TypeScript egyaránt megfelelő. Válassza azt a nyelvet, amely a legjobban illeszkedik meglévő készségeihez és ahhoz az AI-alkalmazáshoz, amelyet építeni szeretne.
Szükségem van haladó matematikára?
Az útvonal alkalmazásfejlesztési fókuszához nincs szükség haladó matematikára. A mélyebb matematikai háttér akkor válik fontosabbá, ha gépi tanulási kutatásokkal foglalkozik vagy modelleket tanít.
Megtanít ez az útvonal AI-modellt tanítani?
A fő hangsúly a meglévő AI-modellekkel és szolgáltatásokkal történő alkalmazásépítésen van. A modellek nulláról történő tanítása külön gépi tanulási és adattudományi tantervet igényel.
Minek kell a birtokomban lennie az útvonal végére?
Rendelkeznie kell egy dokumentált és telepített AI-alapú portfólióalkalmazással, amely bemutatja a prompttervezést, az integrációt, az ellenőrzést, a tesztelést és a hibakezelést.
Kapcsolódó AI-eszközök
Bolt.new
A Bolt.new egy böngészőalapú AI fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi full-stack webalkalmazások építését, futtatását és telepítését természetes nyelvi promptok használatával.
ChatGPT
Az OpenAI által fejlesztett társalgási AI-modell, amely kiválóan válaszol kérdésekre, ír kódot és generál kreatív tartalmat.
Claude
Egy kifinomult AI-asszisztens, amely nagy kontextusablakáról, árnyalt írásstílusáról és erős érvelési képességeiről ismert.
Cursor
Egy VS Code-ra épülő AI-alapú kódszerkesztő, amelyet a fejlesztői termelékenység növelésére terveztek intelligens kódgenerálás és refaktorálás révén.
GitHub Copilot
Egy AI-alapú kódkiegészítő eszköz, amely segít a fejlesztőknek gyorsabban és hatékonyabban kódot írni.
Lovable
A Lovable egy AI-alapú kódoló eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy full-stack webalkalmazásokat építsenek és helyezzenek üzembe, egyszerűen a víziójuk leírásával.
Kapcsolódó kurzusok
AI For Everyone
Az 'AI For Everyone' egy kezdő szintű kurzus, amelyet Andrew Ng tart, és a DeepLearning.AI kínál a Courserán. Elmagyarázza a mesterséges intelligencia alapvető terminológiáját, hogy mire képes és mire nem a gépi tanulás, hogyan épülnek fel az AI-projektek, hogyan azonosíthatják a szervezetek az AI-lehetőségeket, valamint a fontos etikai és társadalmi szempontokat. A kurzus elsősorban nem technikai bevezetőnek készült, így alkalmas azoknak a tanulóknak, akik programozási ismeretek nélkül szeretnék megérteni az AI-t.
Building Systems with the ChatGPT API
Ez a kurzus útmutatást nyújt többlépcsős AI-rendszerek építéséhez nyelvi modell API-k használatával. Olyan fejlesztők számára készült, akik AI-képességeket szeretnének integrálni alkalmazásaikba.
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
A ChatGPT Prompt Engineering for Developers egy kezdőbarát rövid kurzus, amelyet a DeepLearning.AI hozott létre az OpenAI-jal együttműködve. Isa Fulford és Andrew Ng oktatásában bemutatja a gyakorlati prompt engineering technikákat az alkalmazásfejlesztéshez, és szemlélteti, hogyan használhatók a nagy nyelvi modellek összefoglalásra, következtetésre, szövegátalakításra, bővítésre és chatbot-fejlesztésre. A kurzus interaktív példákat és gyakorlati munkát tartalmaz az OpenAI API-val.
Generative AI for Everyone
A Generative AI for Everyone egy kezdő szintű DeepLearning.AI kurzus, amelyet Andrew Ng tanít. Elmagyarázza, hogyan működik a generatív AI, mire képesek és mire nem a jelenlegi rendszerek, és hogyan alkalmazható a technológia a mindennapi munkában és az üzleti életben. A tanulók megismerkedhetnek a promptolással, a generatív AI projekt életciklusával, a nagy nyelvi modellekkel, a RAG-gel (Retrieval-Augmented Generation), a finomhangolással, a modellválasztással, az eszközhasználattal, az AI ágensekkel, az automatizálási lehetőségekkel és a felelős AI-val.
Google AI Essentials
A Google AI Essentials egy kezdőbarát, saját tempóban elvégezhető program, amelyet a Google hozott létre, hogy segítse a tanulókat különböző szerepkörökben és iparágakban gyakorlati AI-készségek fejlesztésében. A program a generatív AI valós munkahelyi helyzetekben való használatára, a termelékenység javítására, hatékony promptok írására, az AI kimenet kritikus értékelésére, az AI felelősségteljes használatára, valamint az új AI-eszközökkel és képességekkel való lépéstartás stratégiáinak kidolgozására összpontosít. Előzetes AI-tapasztalat nem szükséges.
Kapcsolódó szójegyzékbejegyzések
Agentic AI
Az Agentic AI olyan AI-rendszereket ír le, amelyeket úgy terveztek, hogy célokat kövessenek tervezés, eszközhasználat, döntéshozatal, memória, visszajelzés és különböző szintű autonómiával rendelkező cselekvéssorozatok révén.
AI-ügynök
Az AI-ügynök egy olyan szoftverrendszer, amely egy MI-modellt használ célok értelmezésére, döntéshozatalra, eszközök használatára, műveletek végrehajtására, és adott esetben lépések ismétlésére egy feladat elvégzése érdekében.
Alapmodell (Foundation Model)
Az alapmodell egy széles körben képzett MI-modell, amely számos későbbi feladatot támogathat, és gyakran adaptálható promptolással, lekéréssel, finomhangolással vagy további eszközökkel.
API
Az API, vagyis az alkalmazásprogramozási felület, egy meghatározott mód arra, hogy a szoftverrendszerek kommunikáljanak egymással, és kéréseket, adatokat vagy funkciókat cseréljenek.
Beágyazás
A beágyazás (embedding) az adatok olyan numerikus reprezentációja, amely rögzíti az értelmes kapcsolatokat és a hasonlóságot egy többdimenziós vektortérben.
Finomhangolás (Fine-Tuning)
A finomhangolás egy meglévő MI-modell további képzésének folyamata kiegészítő, feladatspecifikus vagy tartományspecifikus adatokon, a viselkedésének vagy képességeinek módosítása érdekében.