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Prompt Engineering with LLMs
IT and Product Development / Software Development

Prompt Engineering with LLMs

Creating Machine Learning-based Web application using Prompt Engineering

0 immatrikulierte AIXplorer
Mittel
English
Dieser Kurs beinhaltet:
  • 1h 02m
  • 10 Lektion
  • 2 Herunterladbare Assets
  • Lebenslanger Zugriff
  • Zugriff über Mobildgerät und Fernseher
  • Zertifikat nach Abschluss

Überblick

Was werden AIXplorers in diesem Kurs lernen?
  • Techniques for crafting effective prompts to guide AI behavior.
  • Building and training machine learning models like XGBoost.
  • Setting up and deploying web applications using frameworks.
  • How to integrate advanced language models (LLMs) into web applications
  • Testing, debugging, and optimizing applications for better performance.
  • Preparing and managing data for machine learning projects.
Was sind die Anforderungen oder Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs?
  • Back-end/ front-end web development experience.
  • Basic understanding of Machine Learning concepts.
  • Basic understanding of algorithms.
An wen richtet sich der Kurs?
  • Machine Learning Enthusiasts
  • Software Engineers
  • Data Scientists
  • Prompt Engineers
  • Artificial Intelligence Experts and Enthusiasts
Beschreibung

Kursinhalte

  • 5 Kapitel
  • 10 Lektion
  • 1h 02m Gesamtlänge
Kapitel 1
Introduction to Prompt Engineering and LLMs

• Understanding Prompt Engineering
• Overview of Large Language Models (LLMs)
• Use Cases of Prompt Engineering in ML Applications
• Fundamentals of Crafting Effective Prompts

Zeit 02m
Lektion 1
Introduction to Prompt Engineering and LLMs
0:02:54
Kapitel 2
Foundations of Machine Learning Development and Regression Analysis

This section provides a comprehensive introduction to setting up a robust development environment for machine learning projects, exploring advanced regression techniques, and mastering data preparation.

Zeit 17m
Lektion 3
Kapitel 3
Advanced Model Development and LLM Integration

This section focuses on building and training XGBoost models for optimal performance while seamlessly integrating Large Language Models (LLMs) into your development workflow. Learn to enhance your machine learning projects by combining advanced regression techniques with the power of LLMs to create

Zeit 27m
Lektion 3
Kapitel 4
Deployment, Testing, and Optimization

In this section, you'll master the deployment of web applications integrated with machine learning models and LLMs.

Zeit 12m
Lektion 2
Kapitel 5
Outro

Wrap up your learning journey with a recap of key concepts, next steps, and resources to continue your growth.

Zeit 02m
Lektion 1

Über Tutor

Etibar Aliyev
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Biographie

Als KI-Experte spezialisiere ich mich auf das Training und die Feinabstimmung von Systemen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs), Computer-Vision-Systeme und traditionelle ML-Modelle. Meine Karriere umfasst bedeutende Rollen bei Volvo, UBS, Credit Suisse, WPP, Baykar und Turing, wo ich internationale Unternehmen erfolgreich bei der Implementierung und Strategie von KI beraten habe. Derzeit bin ich als KI-Berater bei AlphaSense tätig, wo ich Investoren dabei unterstütze, KI-basierte Produkte zu bewerten, fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und die Feinheiten der KI-Technologien zu verstehen.

Darüber hinaus arbeite ich als KI-Consultant bei AI IXX, wo ich KI-basierte Systeme für potenzielle Kunden einrichte, Teams in grundlegenden KI-Konzepten schule, KI-Produkte teste und technische Beratungen anbiete. Meine Hauptstärken liegen in meinem analytischen und praxisorientierten Ansatz zur Problemlösung, meiner Fähigkeit, komplexe KI- und ML-Systeme zu entwickeln und zu optimieren, sowie meinem Engagement, effiziente und skalierbare Lösungen zu liefern. Ich bin bekannt für meinen strukturierten Arbeitsstil, meine Detailgenauigkeit und meine Fähigkeit, selbstständig präzise und wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

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