learn modern ai python

Aprende ai python moderno

Este repositorio es parte del programa certificado de ingeniero de IA generativo de IA nativo de nube certificado. Cubre el primer trimestre del trabajo del curso:

AI-101: Programación moderna de AI Python

El enfoque principal en este curso será dominar los fundamentos de la Python moderna con la escritura usando Google Colab, el lenguaje de referencia para la IA y el uso de AI para escribir programas de Python. Luego pasaremos a comprender los conceptos básicos de Genai y la ingeniería rápida. Al final del programa, comprenderemos los conceptos básicos de Linux, Docker, VScode, DevContainer y GitHub.

Material del programa de certificación adicional

Podcast de programa

Presentación de introducción detallada de AI agente

Revisión del programa por chatgpt

Lea este artículo para comprender la pila de agentes de IA

Seguiremos este curso para comenzar Ai Python para principiantes por Andrew Ng

Usaremos Google Colab para el desarrollo:

Google Colab es un servicio de cuaderno Jupyter gratuito y basado en la nube desarrollado por Google. Permite a los usuarios escribir y ejecutar el código de Python a través de un navegador web, ofreciendo una integración perfecta con Google Drive para un fácil almacenamiento y compartir cuadernos. Colab es particularmente beneficioso para las tareas en el aprendizaje automático, el análisis de datos y la educación, ya que proporciona acceso a poderosos recursos informáticos, incluidas GPU y TPU, sin requerir ninguna configuración local.

Características clave de Google Colab:

• No se requiere configuración: los usuarios pueden comenzar a codificar inmediatamente sin la necesidad de instalar ningún software o administrar entornos locales.

• Acceso gratuito a los recursos informáticos: Colab ofrece acceso gratuito a los recursos informáticos, incluidas GPU y TPU, que facilitan la ejecución de cálculos complejos y modelos de aprendizaje automático.

• Colaboración: los cuadernos se pueden compartir fácilmente y editarse en colaboración, similar a Google Docs, mejorar el trabajo en equipo y el intercambio de conocimientos.

• Integración con Google Drive: los cuadernos se almacenan en Google Drive, lo que permite una organización y acceso sencillos en todos los dispositivos.

• Soporte para varias bibliotecas: Colab admite bibliotecas populares de Python como TensorFlow, Keras y Numpy, lo que lo hace versátil para varios proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Desarrollos recientes:

Recientemente, Google amplió las funciones de asistencia de código de AI con AI para todos los usuarios en lugares elegibles, incluidos las de planes gratuitos. Estas características ayudan a generar código a partir de indicaciones de lenguaje natural y proporcionan un chatbot asistente de código para mejorar la eficiencia y comprensión de la programación.

Comenzando con Google Colab:

Para comenzar a usar Google Colab:

1. Access Colab: navegue al sitio web de Google Colab.

2. Cree un nuevo cuaderno: haga clic en "Archivo"> ​​"Nuevo cuaderno" para crear un nuevo cuaderno Jupyter.

3. Escriba y ejecute Código: ingrese su código Python en las celdas de código y ejecutelos para ver los resultados.

4. Guardar y compartir: sus cuadernos se guardan automáticamente en su unidad de Google, y puede compartirlos con otros haciendo clic en el botón "Compartir".

Para obtener información y tutoriales más detallados, consulte las preguntas de Colaboratory frecuentemente hechas y el Centro de ayuda de Colab.

Google Colab es una herramienta valiosa tanto para principiantes como para profesionales en ciencia de datos y aprendizaje automático, que ofrece una plataforma accesible para desarrollar y compartir proyectos de manera eficiente.