Mellemliggende AI-øvelser
Øvelse 1: Introduktion til AI API'er
I denne øvelse skal du undersøge og forstå grundlæggende brug af en AI API (f.eks. OpenAI's GPT-3 API).
- Beskriv kort, hvad en AI API er, og hvordan den kan bruges i en applikation.
- Giv et simpelt eksempel på, hvordan man kunne bruge en AI API til at generere en kort tekst baseret på en prompt.
- Diskuter nogle potentielle anvendelser af AI API'er i hverdagssituationer eller simple forretningsscenarier.
Øvelse 2: Forståelse af Lokale Sprogmodeller (LLM'er)
Denne øvelse fokuserer på at forstå konceptet bag lokale sprogmodeller og deres anvendelser.
- Forklar med dine egne ord, hvad en lokal sprogmodel (LLM) er, og hvordan den adskiller sig fra cloud-baserede AI-tjenester.
- Beskriv nogle fordele og ulemper ved at bruge en lokal sprogmodel sammenlignet med en cloud-baseret løsning.
- Giv et eksempel på, hvordan en lokal sprogmodel kunne bruges i en virksomhed, hvor datasikkerhed er en høj prioritet.
Øvelse 3: AI-baseret Analyse af Virksomhedsdata
I denne øvelse skal du overveje, hvordan AI kan bruges til at analysere virksomhedsspecifikke data.
- Beskriv nogle typer af virksomhedsdata, som kunne være nyttige at analysere med AI (f.eks. kundefeedback, salgsdata, etc.).
- Forklar, hvordan en AI-model kunne trænes til at forstå og analysere disse data.
- Giv et eksempel på, hvordan resultaterne af en sådan analyse kunne bruges til at forbedre virksomhedens drift eller beslutningstagning.
- Diskuter nogle etiske overvejelser ved at bruge AI til at analysere virksomhedsdata.
Øvelse 4: Grundlæggende Evaluering af AI-modeller
Denne øvelse fokuserer på at forstå, hvordan man kan vurdere en AI-models ydeevne på et grundlæggende niveau.
- Beskriv, hvorfor det er vigtigt at evaluere en AI-models ydeevne.
- Giv eksempler på nogle simple metoder til at vurdere en sprogmodels output (f.eks. menneskeligt review, sammenligning med forventede svar).
- Forklar, hvordan man kunne bruge bruger-feedback til at forbedre en AI-models præstationer over tid.
- Diskuter, hvordan man kan balancere mellem en models nøjagtighed og dens hastighed i praktiske anvendelser.