这不仅仅是一门“人工智能入门”课程。它深入探讨了人工智能工程师在实际工作中脱颖而出所需的技能。

您将学习如何在自定义数据上微调开源大型语言模型，并学习使用企业专有或私有数据执行相同操作所需的技能。

此外，您还可以使用 QLoRA 进行微调 – 这是一项可以大幅减少资源使用量的改变游戏规则的技术。

但你不会止步于此。企业对法学硕士的要求更高，他们要求的更多。

您将使用 SageMaker、Lambda 和 API Gateway 等 AWS 工具以及 Streamlit 部署您自己的自定义 LLM，为企业员工或客户创建易于使用的用户界面。

在此过程中，您将掌握 bfloat16 训练、数据集分块、注意力掩码、HuggingFace 的 Estimator API 等概念。

从理论到实际编码，本课程为您提供构建真正可用于生产的 AI 的完整体验。

本课程能帮助我从事哪些职业？

人工智能和机器学习如今炙手可热 。如果你想抓住并驾驭人工智能浪潮，定制适合商业用例的法学硕士课程是一个不错的起点。这项技能在人工智能领域前沿的众多热门职业中都十分有用，包括：

人工智能工程师和机器学习工程师 ：专注于设计、开发和定制机器学习模型，并将其部署到生产环境。需要具备模型训练、优化和部署方面的技能。

人工智能专家： 专门使用人工智能技术和机器学习模型构建应用程序。

数据科学家 ：负责分析和解读复杂数据，帮助公司做出明智的决策。需要具备数据准备、探索性数据分析和模型构建方面的专业知识。

人工智能研究科学家 ：开展研究以推动人工智能和机器学习领域的发展。需要深入理解先进的机器学习概念，包括注意力机制和大型语言模型。

云工程师 ：专注于设计、规划、管理、维护和支持云计算应用程序。需要了解 AWS 服务和云部署的最佳实践。

DevOps 工程师 ：通过自动化软件交付和基础设施变更流程，弥合开发与运维之间的差距。需要具备使用 AWS CloudWatch 等工具部署和监控机器学习模型的技能。

软件工程师 ：涉及开发软件应用程序，包括集成机器学习组件的应用程序。需要了解如何将机器学习模型集成到应用程序中，并确保其可扩展性和性能。

数据工程师 ：专注于构建和维护数据管道，确保数据干净、可靠且可供分析。需要了解 AWS S3 等数据存储解决方案以及数据准备技术。

技术产品经理 ：负责管理技术产品的开发和部署，包括涉及机器学习的产品。需要了解机器学习部署和监控的技术细节。

我还应该知道什么？

通过成为 ZTM 会员，您不仅可以访问我们所有的训练营课程、字节和项目。

但您还可以加入我们独有的在线直播社区课堂 ，与数千名学生、校友、导师、助教和讲师一起学习。

最重要的是，你将跟随一位拥有实际 AI 和机器学习工程师经验的行业专家（Patrik）学习。他会将他所运用的具体策略和技巧传授给你。

最后，与所有 ZTM 课程一样，本课程也具有生命力。它会随着形势的变化而不断更新，因此您可以将其作为现在以及整个职业生涯中使用 Amazon SageMaker 的指南。

加入数千名从零到精通的毕业生 ，他们已经获得聘用，目前在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、摩根大通、Facebook、Shopify 和其他顶级科技公司工作。

他们的背景、年龄和经历各不相同，很多人甚至都是从零开始的。

所以你没有理由不能这么做。

而且你不会有任何损失。因为你可以立即开始学习，如果这门课程没有达到你的预期，我们将在 30 天内全额退款。无需任何麻烦，也无需任何理由。