Generative AI & LLMs
Trainer: Emil Logofătu
Cursurile AI Academy
Generative AI & LLMs
Inteligența artificială generativă
este astăzi una dintre cele mai vizibile și accesibile forme de AI, prin modele capabile să genereze text, cod, imagini, voce sau video — tehnologii care transformă modul în care comunicăm, scriem, învățăm și lucrăm. Acest curs oferă o privire structurată asupra domeniului, cu accent pe modelele de tip Large Language Model (LLM), pornind de la conceptele fundamentale și arhitecturile care stau la bază până la modurile concrete prin care aceste tehnologii pot fi utilizate și integrate în organizații.
Programul începe cu definirea conceptului de Generative AI și cu prezentarea principalelor familii de modele generative, pentru a oferi contextul necesar înțelegerii domeniului.
Accentul principal este pus pe LLM-uri, precum GPT, Claude, Gemini, LLaMA sau Mistral, și pe înțelegerea modului în care acestea funcționează: tokenizare, embeddings, mecanisme de atenție, context, generare token cu token și diferențe între tipuri de modele și sarcini.
Pe componenta aplicată, sunt abordate temele esențiale pentru utilizarea reală a LLM-urilor: formularea prompturilor și instrucțiunilor pentru obținerea de răspunsuri clare, consistente și ușor de prelucrat automat, construirea fluxurilor de lucru, conectarea modelelor la surse externe de informații și integrarea lor cu aplicații, API-uri și sisteme existente. Un rol important îl are Retrieval-Augmented Generation (RAG), tehnica prin care un LLM poate răspunde pe baza documentelor și informațiilor proprii ale unei organizații, fără a fi necesară reantrenarea modelului.
Sunt incluse, de asemenea, aspecte practice legate de evaluarea răspunsurilor LLM, alegerea modelelor și furnizorilor potriviți, precum și echilibrul dintre calitate, cost, latență, confidențialitate, capabilități multimodale și cerințe de conformitate.
Sunt discutate și riscurile specifice utilizării modelelor generative, inclusiv halucinațiile, expunerea datelor sensibile, bias-ul, securitatea, guvernanța și utilizarea responsabilă a conținutului generat.
Formatul este interactiv și poate fi livrat atât în limba română, cât și în limba engleză.
Programul este disponibil în două variante, adaptate profilului participanților:
- Varianta Business se adresează participanților fără pregătire tehnică sau celor care nu doresc să scrie cod, dar care vor să folosească eficient și responsabil modelele generative în activitatea lor curentă. Participanții învață tehnici aplicate de prompting și exersează construirea de fluxuri practice cu LLM-uri în platforme de automatizare no-code și low-code, precum n8n, conectând modelele la date, aplicații și procese relevante pentru activitatea lor.
- Varianta Engineering se adresează dezvoltatorilor, inginerilor software și participanților cu profil tehnic. Aceasta parcurge aceleași concepte într-o abordare orientată spre integrare: utilizarea API-urilor LLM, proiectarea interacțiunilor cu modelul, structurarea răspunsurilor pentru integrarea în aplicații și fluxuri automate, conectarea la surse externe de informații, integrarea cu baze de date vectoriale, apelarea controlată a funcțiilor și serviciilor externe și evaluarea calității răspunsurilor în scenarii aplicate.
La finalul cursului, participanții vor înțelege cum funcționează modelele generative, cu accent pe LLM-uri, vor putea proiecta prompturi și fluxuri de lucru mai robuste, vor cunoaște tehnicile prin care un model poate fi conectat la datele și instrumentele unei organizații și vor putea evalua critic calitatea, costurile, riscurile și nivelul de control asociate unei soluții bazate pe inteligență artificială generativă.
Generative AI & LLMs poate fi urmat ca program de sine stătător, dar reprezintă și o continuare naturală după cursul de Machine Learning și o bază importantă pentru aprofundarea ulterioară a automatizărilor inteligente și agenților AI.
Distribuția AI pe sectoare de activitate
- Tehnologie și Software: Automatizarea codului, securitate cibernetică, motoare de căutare.
- Sănătate și Medicină: Diagnostic medical, descoperirea de medicamente, analiza imagistică.
- Finanțe și Bănci: Detectarea fraudelor, tranzacționare algoritmică, evaluarea riscurilor.
- Servicii și Retail: Asistenți virtuali (chatbots), recomandări de produse, logistică.
- Producție și Industrie: Robotică, optimizarea lanțurilor de aprovizionare, mentenanță predictivă.
- Educație și Cercetare: Tutori virtuali, traduceri, analiza datelor științifice.
Emil Logofătu
Cu o experiență de aproape un deceniu în dezvoltarea software, Emil activează în cadrul Institutului Național de Cercetare-Dezvoltare în Informatică — ICI București. Este absolvent al Facultății de Informatică din cadrul University of Birmingham (Regatul Unit), cu accent pe inteligență artificială, machine learning și analiza inteligentă a datelor.
Abordarea sa didactică este orientată spre aplicabilitate practică și susținută de exemple și studii de caz din proiecte reale de producție, fiind adaptată atât participanților fără pregătire tehnică, cât și dezvoltatorilor și inginerilor software.
Susținute de același trainer:
AI Essentials – Fundamentele Inteligenței Artificiale
AI Essentials este un curs introductiv dedicat înțelegerii fundamentelor inteligenței artificiale și a modului în care aceste tehnologii pot fi aplicate în contexte profesionale reale. Cursul se adresează atât persoanelor fără pregătire tehnică, care vor să înțeleagă conceptele-cheie și oportunitățile oferite de AI, cât și specialiștilor din IT care își doresc o bază solidă, structurată și actualizată asupra ecosistemului actual de inteligență artificială.
Machine Learning – De la algoritmi clasici la Deep Learning
Machine Learning reprezintă una dintre componentele fundamentale ale inteligenței artificiale moderne, oferind metodele prin care sistemele pot învăța din date pentru a face predicții, a recunoaște tipare și a sprijini procese decizionale. Acest curs oferă o parcurgere structurată a domeniului, de la algoritmii clasici de machine learning până la arhitecturile de deep learning care stau la baza multor aplicații avansate de inteligență artificială utilizate astăzi.
AI Automation & Agents
Inteligența artificială devine cu adevărat valoroasă într-o organizație atunci când nu rămâne doar un instrument de conversație, ci este conectată la date, aplicații și procese concrete.
