learn modern ai python

Lerne moderne ai python

Dieses Repo ist Teil des zertifizierten Cloud Native Applied Generative AI Engineer -Programms. Es deckt das erste Quartal der Kursarbeit ab:

AI-101: Moderne AI Python-Programmierung

Das Hauptaugenmerk in diesem Kurs liegt auf der Beherrschung der Grundlagen des modernen Python mit Tippen mit Google Colab, der Anlaufstelle für KI und Verwenden von AI, um Python-Programme zu schreiben. Wir werden dann die Grundlagen von Genai und schneller Ingenieurwesen verstehen. Am Ende des Programms werden wir die Grundlagen von Linux, Docker, VSCODE, DevContainer und GitHub verstehen.

Zusätzliches Zertifizierungsprogrammmaterial

Programmpodcast

Agenten KI detaillierte Intro -Präsentation

Programmbewertung von ChatGPT

Lesen Sie diesen Artikel, um den AI -Agenten Stapel zu verstehen

Wir werden diesen Kurs folgen, um mit AI Python für Anfänger von Andrew Ng anzufangen

Wir werden Google Colab für die Entwicklung verwenden:

Google Colab ist ein kostenloser, von Google entwickelter Cloud-basierter Jupyter-Notebook-Dienst. Es ermöglicht Benutzern, Python -Code über einen Webbrowser zu schreiben und auszuführen, der eine nahtlose Integration in Google Drive bietet, um ein einfaches Speicher und die Freigabe von Notebooks zu erhalten. Colab ist besonders vorteilhaft für Aufgaben in Bezug auf maschinelles Lernen, Datenanalyse und Bildung, da es Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen, einschließlich GPUs und TPUs, bietet, ohne dass ein lokales Setup erforderlich ist.

Wichtige Funktionen von Google Colab:

• Kein Einrichten erforderlich: Benutzer können sofort mit der Codierung beginnen, ohne dass Software installiert oder lokale Umgebungen verwaltet werden müssen.

• Kostenloser Zugang zu Rechenressourcen: Colab bietet freien Zugriff auf Rechenressourcen, einschließlich GPUs und TPUs, wodurch die Ausführung komplexer Berechnungen und maschinelles Lernmodelle erleichtert wird.

• Zusammenarbeit: Notizbücher können einfach gemeinsam genutzt und gemeinsam bearbeitet werden, ähnlich wie bei Google Docs, wodurch Teamarbeit und Wissensaustausch verbessert werden.

• Integration mit Google Drive: Notebooks werden in Google Drive gespeichert, sodass eine einfache Organisation und den Zugang zu Geräten auf den gesamten Geräten ermöglicht werden.

• Unterstützung für verschiedene Bibliotheken: Colab unterstützt beliebte Python -Bibliotheken wie Tensorflow, Keras und Numpy und macht es für verschiedene Projekte für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen vielseitig.

Jüngste Entwicklungen:

Vor kurzem hat Google Colabs KI-angetriebene Code-Unterstützung für alle Benutzer in berechtigten Orten, einschließlich derjenigen mit kostenlosen Plänen, auf alle Benutzer erweitert. Diese Funktionen helfen bei der Generierung von Code aus natürlichen Sprachanforderungen und bieten einen Code-assistierenden Chatbot zur Verbesserung der Programmierungseffizienz und des Verständnisses.

Erste Schritte mit Google Colab:

Um Google Colab zu verwenden:

1. Zugriff auf Colab: Navigieren Sie zur Google Colab -Website.

2. Erstellen Sie ein neues Notizbuch: Klicken Sie auf "Datei"> "neues Notizbuch", um ein neues Jupyter -Notizbuch zu erstellen.

3. Schreiben und Führen Sie Code aus: Geben Sie Ihren Python -Code in die Codezellen ein und führen Sie sie aus, um die Ergebnisse zu sehen.

4. Speichern und Freigabe: Ihre Notizbücher werden automatisch in Ihrem Google -Laufwerk gespeichert, und Sie können sie mit anderen teilen, indem Sie auf die Schaltfläche "Teilen" klicken.

Ausführlichere Informationen und Tutorials finden Sie im Colaboratory Häufig gestellte Fragen und das Colab Help Center.

Google Colab ist ein wertvolles Instrument sowohl für Anfänger als auch für Fachleute in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen und bietet eine zugängliche Plattform, um Projekte effizient zu entwickeln und zu teilen.