Lær Generativ AI med Google

Kunstig intelligens (KI)-økosystemet har udviklet sig hurtigt de seneste fem år, med Generativ AI (GAI) i spidsen for denne udvikling. Faktisk forventes Generativ AI-markedet at nå 36 milliarder dollars i 2028, sammenlignet med 3,7 milliarder dollars i 2023.

I dag påvirker Generativ AI mange brancher, såsom sundhedssektor, marketing, mode og underholdning, fordi AI-genereringssystemer som AI-kunstgenereringsværktøjer og AI-video-genereringsværktøjer har vist os potentialet for at erstatte manuelle menneskelige opgaver. Men fremgang i dette felt kræver en specialiseret AI-kompetence.

Så, for at gøre læring lettere for AI-entusiaster, har Google (GOOGL ) lanceret 10 gratis kurser i Generativ AI. Før vi diskuterer dem, lad os se kort, hvad generativ AI er.

Hvad er Generativ AI & Hvorfor er det vigtigt at lære Generativ AI?

Generativ AI er et specialiseret AI-område, der fokuserer på at bygge modeller, der kan generere nye realistiske indhold, som billeder, tekst, lyd eller videoer, ved hjælp af eksisterende datasæt.

For eksempel er modeller som ChatGPT og DALL-E prominente eksempler på Generativ AI, da vi nu observerer deres virkelige anvendelser. ChatGPT er integreret i Bings søgemaskine, mens Edge-browseren nu inkorporerer DALL-E.

Da Generativ AI udvikler sig, er det blevet afgørende for flere årsager at holde sig opdateret med denne teknologi:

• Sikrer virksomhedsproduktivitet, omkostningseffektivitet og øget effektivitet.
• Opmuntrer til eksperimentering og kreativitet.
• Støtter menneske-AI-samarbejde og udvider menneskelige evner.
• Tillader innovative problemløsningsstrategier.

Nu lad os se, hvordan Google hjælper lærende med at studere Generativ AI.

Googles 10-kursus Generativ AI-læringssti

1. Introduktion til Generativ AI

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 45 minutter

Forudsætninger: Ingen

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Hvad er Generativ Kunstig Intelligens, hvordan fungerer den, hvilke anvendelser har den, og hvordan adskiller den sig fra standard maskinlærings (ML)-teknikker.
• Dækker Google-værktøjer til at oprette dine egne Generativ AI-applikationer.
• Man lærer også om Generativ AI-modelltyper: unimodal eller multimodal, i denne kursus. Unimodale systemer tager kun en inputtype, mens multimodale systemer kan tage mere end en inputtype.

2. Introduktion til store sprogmodeller

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 45 minutter

Forudsætninger: Ingen

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Denne kursus udforsker store sprogmodeller – AI-modeller trænet på store mængder tekstdata. “Googles Bard AI” er et fremragende eksempel på en stor sprogmodel, der gør avanceret menneske-maskine-interaktion mulig.
• Forstå, hvordan store sprogmodeller bruges til sentimentanalyse.
• Lær om prompt-afstemning, hvorigennem prompterne givet til en sprogmodel afstemmes for at opnå det ønskede output.

• Dækker de værktøjer, som Google tilbyder til udviklingen af Gen AI.

3. Introduktion til Ansvarlig AI

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Ingen

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Hvad er Ansvarlig Kunstig Intelligens? Hvorfor er det vigtigt, og hvordan implementerer Google denne teknologi i sine produkter.
• En introduktion til de 7 principper for Ansvarlig AI fra Google.

4. Generativ AI-grundlag

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Ingen

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Indeholder alt indhold fra de tre foregående kurser.
• Indeholder en afsluttende quiz, hvor du kan vise din forståelse af de grundlæggende begreber i Generativ AI.

5. Introduktion til Billedegenerering

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Viden om ML, Dyb Læring (DL), Konvolutionsneurale Netværk (CNN) og Python-programmering.

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• I denne kursus opdager du diffusionsmodeller, deres funktionsmåde og implementering.
• Forstå, hvad ubetingede diffusionsmodeller er.
• Forbedringer i tekst-til-billede-diffusionsmodeller.
• Træning og implementering af disse modeller på Vertex AI – et fuldt managed ML-platform fra Google.

6. Encoder-Decoder-Arkitektur

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Mellem niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Viden om Python-programmering og TensorFlow.

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Opdag de nøglekomponenter i encoder-decoder-arkitekturen.
• Forstå, hvordan du kan bruge encoder-decoder-arkitekturen til at træne en model og producere tekst fra den.
• Indeholder en laboratorie-gennemgang, hvor du kan kode i TensorFlow, et populært ML-udviklingsplatform til at bygge produktionsklare modeller.

7. Opmerksomheds mekanisme

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Mellem niveau

Afslutningstid: ~ 45 minutter

Forudsætninger: Viden om ML, DL, Natur Sprog Behandling (NLP), Computer Vision (CV) og Python-programmering.

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Opdag begrebet om opmerksomheds mekanisme – en kraftfuld tilgang, der giver sprogmodeller mulighed for at fokusere på bestemte inputsekvenssegmenter for at forstå kontekstuel information.
• Lær, hvordan det fungerer og dets anvendelser.
• Forstå, hvordan opmerksomheds mekanismen anvendes på ML-modeller.

8. Transformer-modeller & BERT-modeller

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Begynder niveau

Afslutningstid: ~ 45 minutter

Forudsætninger: Mellem niveau viden om ML, forståelse af word-embeddings og opmerksomheds mekanisme, og erfaring med Python og TensorFlow.

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Lær om Transformer-arkitekturen og udforsk, hvordan en Bidirectional Encoder Representation fra Transformer (BERT) model er bygget ved hjælp af Transformers.
• Dækker de forskellige NLP-opgaver, som en BERT-model bruges til.

9. Opret Billede-underskriftsmodeller

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Mellem niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Viden om ML, DL, NLP, CV og Python-programmering.

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Hvordan identificere elementerne i en billede-underskriftsmodel.
• Hvordan bygge og evaluere en model til billede-underskrift.
• Hvordan oprette dine egne underskriftsmodeller til billeder og bruge dem til at oprette underskrifter.

10. Introduktion til Generativ AI Studio

Billede kilde

Kursus sværhedsgrad: Introduktions niveau

Afslutningstid: ~ 1 dag (Afslut quiz/laboratorie i din egen tid)

Forudsætninger: Ingen

Hvad vil AI-entusiaster lære?

• Kende formålet med Generativ AI Studio, et Vertex AI-produkt.
• De muligheder og egenskaber af Generativ AI Studio er også dækket i denne kursus.
• Indeholder en praktisk laboratorie, hvor du kan anvende dette værktøj.

Efter at have gennemført disse ti gratis kurser kan lærende have en komplet forståelse af Generativ AI og dens praktiske anvendelser. Lærende kan anvende deres nyerhvervede viden til at fremme feltet Generativ AI, ved at bygge innovative produkter, der kan have en positiv indvirkning på vores samfund.

“I en verden, hvor ChatGPT og andre AI-applikationer kan gøre mange ting, som mennesker tidligere selv skulle gøre eller skulle hyre andre mennesker til at gøre, bliver spørgsmålet ‘hvordan kan jeg tilføje værdi?’ endnu mere relevant end nogensinde.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO af Mayflower-Plymouth, i hans bog Business Essentials.

For at holde dig opdateret om AI-fremgang, besøg unite.ai.