Süni İntellekt
Java Developerlar üçün Süni İntellekt: Ağıllı Tətbiqlərin Qurulması
Spring AI, ONNX və müasir AI API-lərindən istifadə edərək praktiki layihələr vasitəsilə maşın öyrənməsini, LLM-ləri və ağıllı avtomatlaşdırmanı real Java tətbiqlərinə inteqrasiya etməyi öyrənin.
О курсе
Kursa Baxış
Bu proqram öz backend bacarıqlarını Süni İntellekt dünyasına genişləndirmək istəyən peşəkar Java developerları üçün nəzərdə tutulmuşdur. Siz sənaye standartı çərçivələr və bulud AI xidmətlərindən istifadə edərək maşın öyrənməsi modellərini, böyük dil modellərini (LLM) və ağıllı avtomatlaşdırmanı birbaşa Java əsaslı tətbiqlərə necə inteqrasiya etməyi öyrənəcəksiniz.
Nə Öyrənəcəksiniz
- Mühəndislər üçün maşın öyrənməsi və onların backend mühəndisliyinə tətbiqinin əsasları
- LLM API-lərinin (OpenAI, Azure OpenAI, lokal modellər) Java servislərinə inteqrasiyası
- Spring AI və Spring Boot ilə AI əsaslı mikroservislərin qurulması
- ONNX Runtime ilə inference işlətmək və JVM-də əvvəlcədən öyrədilmiş modellərin yerləşdirilməsi
- Vektor verilənlər bazaları ilə axtarışla zənginləşdirilmiş generasiya (RAG) axınlarının dizaynı
- Süni intellekti məsuliyyətlə tətbiq etmək: təhlükəsizlik, xərc nəzarəti və istehsalatda monitorinq
Kimlər Qeydiyyatdan Keçməlidir
Bu kurs artıq Java və Spring ilə işləyən və profilinə praktiki AI mühəndisliyi bacarıqları əlavə etmək istəyən backend developerlar, proqram mühəndisləri və texniki liderlər üçün idealdır.
Praktiki Yanaşma
Hər modul qısa nəzəri sessiyaları praktiki laboratoriya işləri ilə birləşdirir və tələbələrin tam AI-təkmilləşdirilmiş Java tətbiqi qurub yerləşdirdiyi yekun layihə ilə tamamlanır.
Чему вы научитесь
- Java və Spring Boot tətbiqlərinə LLM əsaslı API-ləri inteqrasiya etmək
- Spring AI istifadə edərək AI əsaslı mikroservislər qurmaq və yerləşdirmək
- JVM-dən lokal və bulud əsaslı model inference-ini işə salmaq
- Axtarışla zənginləşdirilmiş generasiya (RAG) axınlarını dizayn etmək və tətbiq etmək
- Semantik axtarış funksiyalarını gücləndirmək üçün vektor verilənlər bazalarından istifadə etmək
- Java əsaslı iş axınlarında prompt mühəndisliyi texnikalarını tətbiq etmək
- İstehsalat mühitlərində AI funksiyalarını monitorinq etmək, təhlükəsizləşdirmək və optimallaşdırmaq
- Tam AI-təkmilləşdirilmiş Java yekun layihəsini təqdim etmək
Требования
- Java (Java 11+) və obyekt yönümlü proqramlaşdırma üzrə möhkəm təcrübə
- Spring Boot və REST API inkişafı ilə tanışlıq
- Relyasion və ya NoSQL verilənlər bazaları haqqında əsas anlayış
- Əvvəlcədən maşın öyrənməsi təcrübəsi tələb olunmur
Преимущества
Java-yönümlü AI təlimi
Ümumi AI kurslarından fərqli olaraq, hər konsepsiya Java və Spring vasitəsilə tədris olunur, beləliklə bacarıqları birbaşa mövcud stekinizə tətbiq edirsiniz.
Hər həftə praktiki laboratoriya işləri
Hər modul LLM çağırışlarından RAG axınlarına qədər real AI funksiyaları quran praktiki tapşırıqları əhatə edir.
Yekun layihə
Proqramı işəgötürənlərə və ya müştərilərə nümayiş etdirə biləcəyiniz yerləşdirilə bilən AI-təkmilləşdirilmiş Java tətbiqi ilə tamamlayın.
Mütəxəssis müəllimlər
AI-nı istehsalat Java sistemlərinə inteqrasiya etməkdə real təcrübəsi olan praktikant mühəndislərdən öyrənin.
İstehsalata hazır təcrübələr
Real yerləşdirmələrdə AI funksiyalarının təhlükəsiz və etibarlı olması üçün təhlükəsizlik, xərc idarəetməsi və monitorinqi əhatə edir.
Программа обучения
- 1 Mühəndislər üçün AI, ML və LLM-lərə baxış
- 2 AI-nın müasir Java arxitekturalarına necə uyğunlaşması
- 3 AI terminologiyası və əsas anlayışlar
- 4 Java + AI inkişaf mühitinin qurulması
- 1 Java-dan OpenAI və Azure OpenAI API-lərinin çağırılması
- 2 Axın cavablarının və tokenlərin idarə edilməsi
- 3 Xəta idarəetməsi, təkrar cəhdlər və sürət limitləri
- 4 Sadə AI çatbot servisinin qurulması
- 1 Spring AI çərçivəsinə giriş
- 2 AI müştəriləri və modellərinin konfiqurasiyası
- 3 Strukturlaşdırılmış promptlar və çıxışın təhlili
- 4 AI əsaslı REST endpointlərinin qurulması
- 1 Effektiv prompt dizaynının prinsipləri
- 2 Few-shot və chain-of-thought promptlaşdırma
- 3 Kontekst pəncərələrinin və token limitlərinin idarə edilməsi
- 4 Prompt keyfiyyətinin test edilməsi və qiymətləndirilməsi
- 1 Java üçün ONNX Runtime-a giriş
- 2 Əvvəlcədən öyrədilmiş modellərin yüklənməsi və işlədilməsi
- 3 JVM-də performans mülahizələri
- 4 Bulud və lokal inference arasında seçim
- 1 Embeddinglər və vektor axtarışı konsepsiyaları
- 2 Vektor verilənlər bazalarının inteqrasiyası (məs., Pinecone, Weaviate)
- 3 Spring Boot-da RAG axınının qurulması
- 4 Chunking strategiyaları ilə dəqiqliyin artırılması
- 1 Miqyaslana bilən AI mikroservislərinin dizaynı
- 2 Keşləmə və API xərclərinin azaldılması
- 3 AI iş yükləri üçün asinxron emal
- 4 Bir sistemdə çoxlu AI servislərinin birləşdirilməsi
- 1 API açarlarının və həssas məlumatların təhlükəsizləşdirilməsi
- 2 AI istifadəsinin qeydiyyatı və monitorinqi
- 3 Hallüsinasiyaların idarə edilməsi və çıxışın validasiyası
- 4 Xərc izləməsi və büdcə nəzarəti
- 1 Yekun AI tətbiqinin müəyyən edilməsi
- 2 Əsas AI funksiyalarının başdan-sona tətbiqi
- 3 Test, yerləşdirmə və demo hazırlığı
- 4 Yekun layihə təqdimatı və nəzərdən keçirilməsi
Вопросы и ответы
Xeyr, əvvəlcədən ML təcrübəsi tələb olunmur. Bu kurs artıq Java və Spring bilən developerlar üçün praktiki AI inteqrasiyasına fokuslanır.
Siz OpenAI və Azure OpenAI API-ləri, Spring AI, ONNX Runtime, həmçinin Pinecone və ya Weaviate kimi vektor verilənlər bazaları ilə işləyəcəksiniz.
Bəli, hər modul praktiki laboratoriya işlərini əhatə edir və kurs tam AI-təkmilləşdirilmiş Java tətbiqi qurduğunuz yekun layihə ilə başa çatır.
Kurs 12 həftə davam edir, ümumi 48 saatdır, mühazirələr və laboratoriya işləri daxil olmaqla həftədə orta hesabla təxminən 4 saat tələb olunur.
Bəli, kursu və yekun layihəni tamamlayan tələbələr Ingress Academy tamamlama sertifikatı alırlar.
Bəli, JVM üzərində işləyən Kotlin developerlar rahatlıqla izləyə bilər, çünki əksər anlayışlar və kitabxanalar Java ilə tam uyğundur.