Building Modern Systems Theory and Implementation

Создание современных систем: теория и реализация

Инструктор:
ХАМАС Ур Рехман
Посещение факультета, Uet Peshawar

---

Оглавление

1. Обзор курса
2. Предварительные условия
3. Курс
   • Модуль 1: продвинутые системы ИИ
   • Модуль 2: генеративные модели ИИ и больших языков (LLMS)
   • Модуль 3: API - теория и практическая реализация
   • Модуль 4: Создание чат -бота с LLMS
   • Модуль 5: регистрация в приложениях
   • Модуль 6: Управление переменными и секретами окружающей среды
   • Модуль 7: хранение чатов в MongoDB
   • Модуль 8: векторные базы данных и хромадб
   • Модуль 9: Настройка локального сервера и хостинг
   • Модуль 10: Docker для современных приложений
   • Модуль 11: Управление версией с GIT
   • Модуль 12: API -тестирование с Pytest и почтальником
   • Модуль 13: Развертывание облака с Azure

---

Обзор курса

Создание современных систем: теория и реализация - это всеобъемлющий курс, который углубляется в проектирование и разработку передовых вычислительных систем. Он преодолевает разрыв между теоретическими основаниями и практическими применениями, предоставляя студентам знания и навыки для создания интеллектуальных, масштабируемых и эффективных систем.

Методы вычислительного интеллекта , такие как машинное обучение и искусственный интеллект, являются неотъемлемой частью современного дизайна системы, позволяя системам принимать обоснованные решения, адаптироваться к изменяющимся средам и автономно решать сложные проблемы.

---

Предварительные условия

Студенты, поступающие на этот курс, должны иметь предварительные знания:

• Объектно-ориентированное программирование (ООП)
• Общие концепции программирования

---

Курс

Модуль 1: продвинутые системы ИИ

• Теория:
  • Введение в современные системы ИИ
  • Обзор технологий и приложений ИИ
  • Эволюция систем ИИ

Модуль 2: генеративные модели ИИ и больших языков (LLMS)

• Теория:
  • Введение в генеративный ИИ
  • Понимание больших языковых моделей (LLM), таких как GPT
  • Приложения LLMS в реальных проектах
• Практическое:
  • Пример: анализ проекта с интегрированным LLM (например, Instantalfred onsurancemarket.ae)

Модуль 3: API - теория и практическая реализация

• Теория:
  • Введение в API и их важность
  • Типы API: отдых, график и т. Д.
  • Лучшие практики для дизайна API
• Практическое:
  • Реализация API в Python
  • Создание и тестирование API с использованием почтальона

Модуль 4: Создание чат -бота с LLMS

• Теория:
  • Компоненты чат -бота
  • Как LLM используются в чат -ботах
• Практическое:
  • Реализация Python небольшого чат -бота с использованием LLM

Модуль 5: регистрация в приложениях

• Теория:
  • Почему регистрация имеет решающее значение для приложений
  • Ограничения печатных операторов для отладки
• Практическое:
  • Реализация журнала в Python
  • Лучшие методы ведения журнала

Модуль 6: Управление переменными и секретами окружающей среды

• Теория:
  • Введение в переменные среды и секреты
  • Важность надежного хранения конфиденциальных данных в приложениях
• Практическое:
  • Настройка переменных среды и секретов в Python
  • Использование файлов .env надежно в проектах

Модуль 7: хранение чатов в MongoDB

• Теория:
  • Введение в базы данных NOSQL (MongoDB)
  • Вопросы использования MongoDB в приложениях чата
• Практическое:
  • Хранение разговоров с чатботом в базе данных MongoDB
  • Получение хранимых чатов из MongoDB

Модуль 8: векторные базы данных и хромадб

• Теория:
  • Введение в векторные базы данных
  • Роль векторных баз данных в приложениях, управляемых AI
  • Обзор ChromADB и его варианты использования
• Практическое:
  • Внедрение ChromADB в проекте
  • Изучение других векторных баз данных и их возможностей

Модуль 9: Настройка локального сервера и хостинг

• Теория:
  • Понимание местных серверов и их роль в развитии
  • Хостинг API на локальном уровне для тестирования
• Практическое:
  • Настройка локального сервера
  • Тестирование API в местных средах

Модуль 10: Docker для современных приложений

• Теория:
  • Введение в Docker и контейнеризация
  • Преимущества использования Docker в разработке и производстве
• Практическое:
  • Создание и запуск контейнера Docker для проекта курса

Модуль 11: Управление версией с GIT

• Теория:
  • Введение в GIT и управление версией
  • Понимание филиалов, коммитов и слияний
• Практическое:
  • Практический опыт работы с git
  • Управление версиями проекта с использованием GitHub

Модуль 12: API -тестирование с Pytest и почтальником

• Теория:
  • Введение в автоматическое тестирование с Pytest
  • Важность тестирования API
• Практическое:
  • Написание модульных тестов для API с использованием pytest
  • Автоматизация тестов для API с почтальником

Модуль 13: Развертывание облака с Azure

• Теория:
  • Введение в облачные платформы (Azure, AWS, GCP)
  • Преимущества развертывания облака
• Практическое:
  • Развертывание контейнеров Docker в Azure
  • Изучение Azure Services для масштабируемых систем ИИ

---