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完整的生成式 AI 和 Python 编程训练营
掌握未来所需的新技能：Python、生成式 AI、LangChain、LangGraph、RAG、Prompt Engineering、OpenAI + Gemini
讲师：Andrei Dumitrescu
您将学到什么
- 掌握 Python 基础知识：通过学习变量、数据类型、循环和基本编码原理，为 Python 打下坚实的基础。
- 了解生成式人工智能：探索 OpenAI 和 Gemini 等大型语言模型如何为尖端人工智能应用提供支持。
- 构建人工智能应用程序：创建利用人工智能解决实际问题的聊天机器人、工具和工作流程。
- 掌握提示工程：学习高级技术来编写精确的提示，以指导 AI 模型提供创造性的输出。
- 培养多模式人工智能技能：整合文本、图像和音频输入，设计多功能、动态的人工智能系统。
- 与 LangChain 合作：使用链、内存和工具构建先进的 AI 工作流程，以增强功能和效率。
- 利用 Pinecone 矢量数据库：使用嵌入和矢量搜索来创建知识库并有效地检索信息。
- 构建真实世界的 AI 项目：将您的技能应用于实际项目，例如分析数据、构建决策工具等。
- 深入研究高级 Python 概念：掌握文件处理、错误管理、正则表达式和调试等高级主题。
- 使用 API：将 Python 应用程序连接到 Web API，处理 JSON 数据，并与 OpenAI 和 Google 等平台交互。
- 开始使用 Pandas：学习使用 Python 强大的 Pandas 库来分析、清理和处理数据。
- 利用数据结构：使用 Python 的列表、字典、元组和集合高效解决复杂问题。
- 使用 Python 自动化任务：通过自动化文件处理、数据处理和重复任务来简化您的工作流程。
- 了解面向对象编程：使用类、对象和 OOP 原则设计可重用和模块化的代码。
- 学习关键的 AI 工具：探索 OpenAI Playground、Google AI Studio 和 Tavily 等平台，实现创新的 AI 开发。
- 解锁网络抓取和数据提取：使用 Python 强大的库从网络获取、处理和分析数据。
- 构建可扩展的 Python 应用程序：学习构建、模块化和扩展 Python 项目以供实际使用的最佳实践。
- 优化您的开发工作流程：使用 PyCharm、Jupyter Notebook 和虚拟环境等工具实现高效编码。如果您需要进一步参考，请告诉我
探索相关主题
- 生成式人工智能 (GenAI)
- 编程语言
- 发展
要求
- 无需技术背景！无论您是开发人员、创意人员还是仅仅对 AI 感兴趣，我们都会涵盖所有基础知识，帮助您自信地掌握现实世界的 GenAI 技能。
- 您应该能够使用有效的电话号码注册 OpenAI API。
- 根据您的位置，OpenAI 可能需要信用卡并为您的账户提供资金。
描述
您是否有兴趣学习 Python，但不知道从哪里开始？生成式人工智能是否让您感到困惑，不知道如何跟上每天都出现的新型人工智能工具？
…想知道随着快速工程和 API 集成等技能变得至关重要，您是否已经落后了？
…在没有明确前进方向的情况下努力解码像 OpenAI、Gemini 和 LangChain 这样复杂的库？
不要让 GenAI 的复杂性阻碍你——这个完整的 Python 编程和生成式 AI 训练营将为你提供构建、创新和保持领先的实用技能。
介绍 Python 编程和生成式 AI 训练营：掌握 LangChain、OpenAI 等
想象一下自己摆脱编码障碍并进入生成人工智能的世界，其中Python 技能转化为为您完成繁重工作的工具。
在我们的深入指导下，您将掌握快速工程并获得无缝集成 OpenAI 和 Gemini 等顶级 API 的专业知识。
最后，您将构建现实世界的应用程序，使您的技能组合不可或缺 – 让您在任何技术驱动的领域都具有竞争优势！
如果跳过本课程，您可能会错过培养塑造技术未来的热门AI技能的机会。
您将在 Python 编程和生成式 AI 训练营中学习到的内容：
- 掌握 Python 基础知识：通过学习变量、数据类型、循环和基本编码原理，为 Python 打下坚实的基础。
- 深入研究高级 Python 概念：掌握文件处理、错误管理、正则表达式和调试等高级主题。
- 利用数据结构：使用 Python 的列表、字典、元组和集合高效解决复杂问题。
- 使用 Python 自动执行任务：通过自动执行文件处理、数据处理和重复任务来简化您的工作流程。
- 了解面向对象编程：使用类、对象和 OOP 原则设计可重用和模块化的代码。
- 优化您的开发工作流程：使用 PyCharm、Jupyter Notebook 和虚拟环境等工具实现高效编码。
- 使用 API：将 Python 应用程序连接到 Web API，处理 JSON 数据，并与 OpenAI 和 Google 等平台交互。
- 开始使用 Pandas：学习使用 Python 强大的 Pandas 库来分析、清理和处理数据。
- 了解生成式人工智能：探索 OpenAI 和 Gemini 等大型语言模型如何为尖端人工智能应用提供支持。
- 掌握提示工程：学习高级技术，编写精确的提示，指导 AI 模型提供创造性的输出。
- 开发多模式人工智能技能：整合文本、图像和音频输入以设计多功能动态人工智能系统。
- 构建人工智能应用程序：创建利用人工智能解决实际问题的聊天机器人、工具和工作流程。
- 与 LangChain 合作：使用链、内存和工具构建先进的 AI 工作流程，以增强功能和效率。
- 利用 Pinecone 矢量数据库：使用嵌入和矢量搜索来创建知识库并有效地检索信息。
- 构建真实世界的 AI 项目：将您的技能应用于实际项目，例如分析数据、构建决策工具等。
- 学习关键的 AI 工具：探索 OpenAI Playground、Google AI Studio 和 Tavily 等平台，实现创新的 AI 开发。
- 解锁网络抓取和数据提取：使用 Python 强大的库从网络获取、处理和分析数据。
- 构建可扩展的 Python 应用程序：学习最佳实践，以构建、模块化和扩展 Python 项目以供实际使用。
借助 Python 和 GenAI 工具，您可以构建智能的 AI 驱动解决方案，从而让您领先！
但如果一切都太过技术化怎么办？
不用担心！本课程旨在以清晰易懂的方式逐步分解 GenAI 概念。我们将确保从快速工程到 API 集成的每个概念都易于理解且令人信服。
如果我不是技术专家怎么办？
无需技术背景！无论您是开发人员、创意人员还是仅仅对 AI 感兴趣，我们都会涵盖所有基础知识，帮助您自信地掌握现实世界的 GenAI 技能。
如果我的日程安排很满怎么办？
我们明白这一点——本课程的设计充分考虑了灵活性。课程简洁、随选，您可以按照自己的节奏学习，轻松融入日常生活。
开始使用 Python 为 GenAI 构建更智能、更高效的解决方案，体验全新的生产力水平！
通过我们的综合课程，您将：
❖掌握关键的 GenAI 库和 Python 基础知识：从 Python 基本知识、GenAI 工具和 API（如 OpenAI、Gemini API 和 Claude API）开始，为实际的 AI 项目奠定坚实的基础。
❖构建现实世界的AI应用程序：使用LangChain和先进的GenAI工具创建实际项目，从智能聊天机器人到个性化推荐引擎。
❖无缝集成关键 GenAI API：利用 OpenAI API、LangChain 和 Gemini 的强大功能来自动化工作流程、个性化用户体验并增强内容。
❖利用人工智能驱动的工具提高参与度：利用图像生成、嵌入和自定义搜索解决方案来构建吸引注意力并推动互动的动态应用程序。
❖制定定制的人工智能解决方案：设计定制的应用程序来解决实际问题，并将您的 GenAI 工具包从快速工程扩展到基于嵌入的搜索。
本课程不仅仅是学习基础知识！
这将带你从零开始并让你成为真正的专业人士！
…最后，您将拥有GenAI 技能，可以使用 LangChain、OpenAI API 和先进的提示工程为您的项目提供支持 -轻松而自信地将您的想法转化为真实的、人工智能驱动的应用程序。
为什么要投资生成式 AI 的 Python 基础知识：掌握 LangChain、OpenAI 等？
●提升您的 GenAI 技能：将您的 Python 知识转化为具有影响力的人工智能驱动的应用程序。
●无缝 API 集成：通过清晰的分步指导理解 OpenAI API、Gemini、Claude 和 LangChain——没有压力，只有结果。
●通过智能自动化简化：掌握简化工作流程、提高生产力并使您的 GenAI 项目焕发生机的自动化技术。
●快速访问正确的工具：获取有关基本 GenAI 工具和设置的专家建议，从快速工程到语义搜索。
●轻松进行数据处理：学习高级数据处理技术、文件管理和文本处理，为您的 GenAI 应用程序提供强大功能。
●构建现实世界的 AI 解决方案：通过一个主项目结束您的学习，使用 LangChain 和文本嵌入创建一个推荐系统——这是您获得强大的 AI 解决方案的入口。
凭借本课程所掌握的技能，你将拥有巨大的职业潜力
例如，以下几个角色可能会让您感兴趣：
- AI/ML工程师
- 职责：构建、训练和优化人工智能模型，包括生成式人工智能和机器学习系统。
- 薪资潜力：每年11万至17万美元
- 数据科学家
- 职责：使用 Python 分析和建模数据以获得见解并开发预测模型。
- 薪资潜力：每年9万至14万美元
- 生成式人工智能专家
- 职责：为自动化和创意应用开发和部署生成式人工智能模型。
- 薪资潜力：每年10万至16万美元
- 人工智能解决方案架构师
- 职责：为企业设计和实施人工智能系统和端到端工作流程。
- 薪资潜力：每年12万至18万美元
- 大数据工程师
- 职责：处理、分析和管理大型数据集，并与 AI 工具和框架集成。
- 薪资潜力：每年10万至15万美元
认识你的教练 – 安德烈·杜米特雷斯库 (Andrei Dumitrescu)
作为拥有超过 15 年经验的网络和软件工程师以及Crystal Mind Academy的联合创始人，Andrei 拥有深厚的技术专业知识和对教学的真正热情。
作为 Udemy 的合作伙伴，他家族从事教育事业已有四代之久，他精心设计了Python、区块链、AI、道德黑客、Linux 等行业领先的课程。Andrei 的方法结合了真实实验室、综合文档和实践案例研究，旨在让最复杂的主题变得易于理解。
不上课时，安德烈喜欢健身、阅读和与家人共度时光。加入他，在科技世界中释放您的全部潜力。
无风险试用
凭借我们无与伦比的100% 无风险保证，绝对不会有任何不利影响，只有无数的可能性。
满怀信心地沉浸在体验中，如果它没有超出您的预期，我们将全额退款，不问任何问题！
您的满意激发了我们的热情，所以还等什么？
迈步探索——掌握生成式人工智能的 Python 基础知识的道路现在就开始！
谁应该报名：
●前端开发人员：学习将 GenAI API 集成到用户界面中，并使用聊天机器人、推荐和动态内容生成等 AI 功能增强您的应用程序。
●后端开发人员：探索如何利用 Python 和 GenAI 库构建可扩展的 AI 驱动解决方案、自动化工作流程并有效管理数据管道。
●全栈开发人员：通过将基于 Python 的 AI 工具与构建端到端智能应用程序的框架相结合，掌握完整的堆栈。
●数据科学家和分析师：扩展您的 Python 工具包，包括 GenAI 支持的数据处理、高级嵌入和自然语言处理，以获得更智能的数据洞察。
●人工智能和机器学习从业者：加深对 LangChain、OpenAI 和 Gemini 等 GenAI 库的理解，并将其集成到您现有的模型或工作流程中。
● DevOps 工程师：学习使用云环境、API 和虚拟化 Python 设置（如 Google Colab 和 Jupyter）有效地部署和管理 GenAI 系统。
●游戏开发者：使用 GenAI 工具在游戏中进行动态叙事、程序内容生成和交互式 AI 功能。
● Web 开发人员：使用 Python 和矢量数据库集成为网站和应用程序添加强大的基于 GenAI 的搜索、个性化和推荐功能。
●移动应用程序开发人员：使用 GenAI API 将 AI 功能集成到移动应用程序中，例如文本转语音、图像生成和对话式 AI。
…以及任何准备应用 GenAI 的潜力来推动其领域创新的人！
将 Python 技能转化为 GenAI 专业知识——立即注册，构建让您与众不同的智能 AI 驱动应用程序！
本课程适合哪些人：
- 前端开发人员：学习将 GenAI API 集成到用户界面中，并使用聊天机器人、推荐和动态内容生成等 AI 功能增强您的应用程序。
- 后端开发人员：探索如何利用 Python 和 GenAI 库构建可扩展的 AI 驱动解决方案、自动化工作流程并有效管理数据管道。
- 全栈开发人员：通过将基于 Python 的 AI 工具与构建端到端智能应用程序的框架相结合来掌握完整的堆栈。
- 数据科学家和分析师：扩展您的 Python 工具包，包括 GenAI 支持的数据处理、高级嵌入和自然语言处理，以获得更智能的数据洞察。
- 人工智能和机器学习从业者：加深对 LangChain、OpenAI 和 Gemini 等 GenAI 库的理解，并将它们集成到您现有的模型或工作流程中。
- 游戏开发者：使用 GenAI 工具在游戏中进行动态叙事、程序内容生成和交互式 AI 功能。
- Web 开发人员：使用 Python 和矢量数据库集成为网站和应用程序添加强大的基于 GenAI 的搜索、个性化和推荐功能。
- 移动应用程序开发人员：使用 GenAI API 将 AI 功能集成到移动应用程序中，例如文本转语音、图像生成和对话式 AI。
