课程

掌握人工智能产品开发的整个生命周期，从问题验证和模型选择到 MLOps、监控和成本优化。

浏览开源人工智能领域，从关键平台和模型到本地运行推理并构建完整的人工智能堆栈。

探索 AGI 时间表、全球人工智能监管、劳动力转型、突破性应用、存在风险以及您在塑造未来发展中的角色。

探索经过验证的人工智能商业模式、利基选择、MVP 策略、资金和竞争护城河，以建立成功的人工智能初创公司。

了解如何通过开源 AI 工作寻找项目、做出有意义的贡献、撰写出色的 PR 以及建立公众形象。

了解完整的 MLOps 生命周期：模型注册表、ML 的 CI/CD、容器化、服务基础设施、偏差监控和大规模成本优化。

探索模型压缩、设备端推理以及为边缘人工智能（从手机到网络浏览器）提供支持的硬件加速器。

了解人工智能的全球监管环境：欧盟人工智能法案的风险框架、GDPR 数据权利、美国行政命令以及人工智能公司的合规策略。

了解支持现代人工智能的硬件和云基础设施：GPU 架构、云平台比较、定制芯片和推理优化。

学习实用的人工智能治理：框架、偏见审计、公平性指标、可解释性工具、道德委员会、事件响应以及现实世界失败的教训。