本文試圖通過實用的、基于項目的方法為您提供進(jìn)入人工智能領(lǐng)域所需的所有基本信息。它涵蓋了前 5 個項目，您可以立即開始構(gòu)建，之后，您至少肯定不會處于零階段！

前 5 名人工智能項目，證明您在該領(lǐng)域的熟練程度！??

人工智能最近已成為一項必備技能，現(xiàn)在每家公司都希望擁有一支 AI 團(tuán)隊。該 AI 團(tuán)隊的就業(yè)真正專注于可以在人工智能的幫助下利用的巨大能力。

另一方面，由于公司希望在其團(tuán)隊中招聘 AI 專家，因此他們希望某人不僅知道如何使用 AI，而且具有根據(jù)公司需求定制工作流程所需的技能。

由于人工智能已成為公司幾乎所有執(zhí)行工作的主要利益相關(guān)者，因此公司已經(jīng)開始構(gòu)建和維護(hù) AI 工具，這些工具可以幫助他們充分利用 AI 的優(yōu)勢，同時最終帶來更多業(yè)務(wù)，即創(chuàng)收。

因此，鑒于對 AI 人員的需求大幅增長，實際上是時候構(gòu)建可以展示您在該領(lǐng)域?qū)嵙Φ捻椖?，讓您比其他人更具?yōu)勢。

而且，如果您正在考慮從哪里開始，并獲得真正為您的投資組合增加價值的項目創(chuàng)意，而不僅僅是 AI 的計算器應(yīng)用程序那么簡單，那么請繼續(xù)關(guān)注我，我已經(jīng)為您準(zhǔn)備好了！

一、AI 個人聊天機器人 [初學(xué)者 – 1]

幾乎每家公司都希望實現(xiàn)的最重要的事情之一就是為其用戶提供聊天機器人。一個會像人類一樣響應(yīng)并隨時準(zhǔn)備幫助解決用戶可能遇到的所有問題的聊天機器人。

那么，如果您希望構(gòu)建一個人工智能聊天機器人，它能夠了解公司的數(shù)據(jù)并且非?？尚?，以至于公司已準(zhǔn)備好在其官方網(wǎng)站上部署它，那么為什么不先嘗試為自己構(gòu)建一個呢？

構(gòu)建個人 AI 聊天機器人后，您將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是 —

• 熟悉重要軟件包：完成此項目后，您將熟悉重要的包，即 Hugging Face Hub、PyTorch、TensorFlow、Langchain 等；
• 訪問 LLMs： 您將能夠訪問適用于您的特定使用案例的大型語言模型；
• 構(gòu)建工作流程： 您將能夠構(gòu)建涉及通過 API 連接到 AI 模型、處理身份驗證令牌、管理速率限制等的工作流；
• 提示工程技術(shù)：您將學(xué)習(xí)如何使用系統(tǒng)說明和用戶上下文創(chuàng)建有效的提示，并管理對話歷史記錄；

二、對象檢測 [初級 – 2]

處理圖像一直很吸引人，現(xiàn)在隨著人工智能的出現(xiàn)，入門從未如此簡單！在眾多有用的項目中，您可以使用 AI 進(jìn)行對象檢測。

構(gòu)建對象檢測項目后，您將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵內(nèi)容是：

• 基礎(chǔ)： 您將了解計算機視覺的基礎(chǔ)知識，以及不同的模型如何通過像素分析、特征提取和空間關(guān)系來解釋視覺數(shù)據(jù)；
• 熟悉模型： 您還將熟悉構(gòu)成現(xiàn)代對象檢測應(yīng)用程序（在計算機視覺領(lǐng)域）基礎(chǔ)的所有可用模型，例如 YOLO、R-CNN 或 SSD；
• 處理圖像： 您將學(xué)習(xí)如何處理和預(yù)處理圖像，以便更好地分類和檢測對象；

三、與文檔應(yīng)用程序聊天 [中級 – 1]

另一個可以幫助您建立牢固基礎(chǔ)的項目是這個 Chat With Document Application。此外，它還將增加您的投資組合，您具備分析和解釋任何類型文檔所需的技能，無論是 PDF、.txt 文件、Word 文檔、網(wǎng)頁等。

構(gòu)建 Chat With Document 應(yīng)用程序后，您將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵內(nèi)容是 —

• 使用文檔：您將學(xué)習(xí)使用不同類型的文檔。您還將了解有助于將大型文檔分割成最佳長度的塊的分塊策略，以便于索引和檢索；
• 向量嵌入和語義搜索：您將了解如何將文本轉(zhuǎn)換為矢量表示，從而促進(jìn)語義搜索。允許從長文檔中查找相關(guān)信息；
• Vector Database 實現(xiàn)：深入了解如何使用 FAISS、Pinecone、Casandra 等矢量數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫有助于高效存儲和搜索高維矢量；
• 檢索增強一代 （RAG）：將向您介紹 RAG 的工作原理，以及它的使用如何產(chǎn)生有洞察力的結(jié)果，同時根據(jù)共享的文檔保持響應(yīng)；
• 管理上下文窗口：了解如何定義和管理人工智能最重要的限制，即。Context Lenght （或 Context Window） 通過將最相關(guān)的文檔塊組合到 LLM；

四、個性化健身 RAG [中級 – 2]

這是另一個基于開發(fā)專門的檢索增強生成 （RAG） 項目的項目。這個項目結(jié)合了兩個重要的東西，首先是健身，其次是專業(yè)的 RAG，最終為您的投資組合增加價值。

構(gòu)建個性化健身 RAG 應(yīng)用程序后您將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵內(nèi)容是 —

• 專用 RAG：了解如何創(chuàng)建專用 RAG 代理；
• 提示工程： 學(xué)會在維護(hù) RAG LLM 的同時給出指示；
• 思維鏈推理：了解如何通過應(yīng)用程序 Chain Of Thought 在回答用戶的查詢時進(jìn)行LLM推理。此外，了解構(gòu)建來自 LLM 的反應(yīng)，減少幻覺；

五、ReACT LLM 代理 [高級 – 2]

隨著 AI 領(lǐng)域的進(jìn)步，需要構(gòu)建的最重要的項目之一是ReACT 代理。ReACT 代理是一種，它能夠?qū)鬟f的查詢進(jìn)行推理，同時保留其環(huán)境中可用的工具的引用。

簡而言之，代理有一些工具可以促進(jìn)對其執(zhí)行某些特定作。AI 可以弄清楚何時使用以及如何使用這些工具來實現(xiàn)解決用戶提供給它的查詢或任務(wù)的最終目標(biāo)。

構(gòu)建 Chat With Document 應(yīng)用程序后，您將學(xué)習(xí)的關(guān)鍵內(nèi)容是

• 熟悉 Packages：了解一些重要的 Python 包，例如 llama-index、Langchain 等。這些包有效地幫助創(chuàng)建可與其環(huán)境交互的代理；
• 基礎(chǔ)：了解 ReACT 代理的概念和工作原理，以及如何實際構(gòu)建一個代理；
• 工具集成： 了解將工具與LLM代理集成、為代理創(chuàng)建適當(dāng)?shù)慕缑嬉耘c其環(huán)境交互并執(zhí)行作的過程；

我們了解了公司如何變得更加傾向于人工智能，作為為客戶提供更多價值并使員工更快、更高效地工作的一種手段。

我們還了解了將 AI 作為我們投資組合中的一項技能的重要性，以及它如何幫助您將個人資料與那里的許多其他個人資料區(qū)分開來。