Künstliche Intelligenz
Lernen Sie generative KI mit Google
Das Ökosystem der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich in den letzten fünf Jahren rasant weiterentwickelt, wobei die generative KI (GAI) diese Entwicklung anführt. Tatsächlich wird erwartet, dass der Markt für generative KI an Bedeutung gewinnen wird $ 36 Milliarden 2028, verglichen mit 3.7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023.
Heutzutage beeinflusst generative KI viele Branchen wie das Gesundheitswesen, Marketing, Mode und Unterhaltung, weil KI-Generatoren beliebt sind KI-Bildgeneratoren und KI-Videogeneratoren haben uns das Potenzial gezeigt, manuelle menschliche Aufgaben zu ersetzen. Um in diesem Bereich voranzukommen, sind jedoch spezielle KI-Fähigkeiten erforderlich.
Um KI-Enthusiasten das Lernen zu erleichtern, hat Google gestartet 10 kostenlose Kurse für generative KI. Bevor wir sie besprechen, wollen wir uns kurz ansehen, was generative KI ist.
Was ist generative KI und warum ist das Erlernen generativer KI wichtig?
Generative KI ist eine spezialisierte KI-Domäne, die sich auf die Erstellung von Modellen konzentriert, die unter Verwendung vorhandener Datenproben neue realistische Inhalte wie Bilder, Text, Audio oder Videos generieren können.
Zum Beispiel Modelle wie ChatGPT und DALL-E sind prominente Beispiele für generative KI, da wir jetzt ihre realen Anwendungen beobachten. ChatGPT ist in die Suchmaschine von Bing integriert, während die Der Edge-Browser enthält jetzt DALL-E.
Da sich die generative KI weiterentwickelt, ist es aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung, mit dieser Technologie auf dem neuesten Stand zu bleiben:
- Gewährleistet Unternehmensproduktivität, Kosteneffizienz und gesteigerte Effizienz.
- Fördert Experimentierfreudigkeit und Kreativität.
- Unterstützt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und erweitert die menschlichen Fähigkeiten.
- Ermöglicht innovative Problemlösungsstrategien.
Schauen wir uns nun an, wie Google Lernenden beim Studium der generativen KI hilft.
Googles 10-Gänge-Lernpfad zur generativen KI
1. Einführung in die generative KI
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 45 Minuten
Voraussetzungen: Nein
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Was ist generative künstliche Intelligenz, wie funktioniert sie, welche Anwendungen gibt es und wie unterscheidet sie sich vom Standard? maschinelles Lernen (ML) Techniken.
- Behandelt Google-Tools zum Erstellen eigener generativer KI-Apps.
- In diesem Kurs lernen Sie auch die Modelltypen der generativen KI kennen: unimodal oder multimodal. Unimodale Systeme akzeptieren nur einen Eingabetyp, während multimodale Systeme mehr als einen Eingabetyp akzeptieren können.
2. Einführung in große Sprachmodelle
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 45 Minuten
Voraussetzungen: Nein
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Dieser Kurs erforscht LLMs (Große Sprachmodelle) – KI-Modelle, die auf großen Textdatenmengen trainiert wurden. „Googles Barden-KI„ist ein hervorragendes Beispiel für ein LLM, das eine fortschrittliche Mensch-Maschine-Interaktion ermöglicht.
- Verstehen Sie, wie LLMs für die Stimmungsanalyse verwendet werden.
- Erfahren Sie mehr über die Optimierung von Eingabeaufforderungen, mit der die an ein Sprachmodell übermittelten Eingabeaufforderungen verfeinert werden, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen.
- Behandeln Sie die Tools, die Google für die Entwicklung von Gen AI bereitstellt.
3. Einführung in verantwortungsvolle KI
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Nein
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Was ist Verantwortliche künstliche Intelligenz? Warum es wichtig ist und wie Google diese Technologie in seinen Produkten implementiert.
- Eine Einführung in die 7 Responsible AI-Prinzipien von Google.
4. Grundlagen der generativen KI
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Nein
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Enthält alle Inhalte der vorherigen drei Kurse.
- Beinhaltet ein abschließendes Quiz, mit dem Sie Ihr Verständnis der grundlegenden Konzepte der generativen KI unter Beweis stellen können.
5. Einführung in die Bilderzeugung
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Kenntnisse in ML, Deep Learning (DL), Convolutional Neural Nets (CNNs) und Python-Programmierung.
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- In diesem Kurs werden Sie es entdecken Diffusionsmodelle, ihre Wirkungsweise und Umsetzung.
- Verstehen Sie, was unbedingte Diffusionsmodelle sind.
- Verbesserungen bei Text-zu-Bild-Diffusionsmodellen.
- Schulung und Bereitstellung dieser Modelle auf Scheitelpunkt AI – eine vollständig verwaltete ML-Plattform von Google.
6. Encoder-Decoder-Architektur
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Mittelstufe
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Kenntnisse in Python-Programmierung und TensorFlow.
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Entdecken Sie die Schlüsselkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur.
- Verstehen Sie, wie Sie die Encoder-Decoder-Architektur verwenden, um ein Modell zu trainieren und daraus Text zu erstellen.
- Beinhaltet eine exemplarische Vorgehensweise im Labor, in der Sie in TensorFlow programmieren, einer beliebten ML-Entwicklungsplattform zum Erstellen von Modellen in Produktionsqualität.
7. Aufmerksamkeitsmechanismus
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Mittelstufe
Vervollständigungszeit: ~ 45 Minuten
Voraussetzungen: Kenntnisse in ML, DL, Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision (CV) und Python-Programmierung.
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Entdecken Sie das Konzept des Aufmerksamkeitsmechanismus – ein leistungsstarker Ansatz, der es Sprachmodellen ermöglicht, sich auf bestimmte Eingabesequenzsegmente zu konzentrieren, um kontextbezogene Informationen zu verstehen.
- Erfahren Sie, wie es funktioniert und welchen Nutzen es hat.
- Verstehen Sie, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus auf ML-Modelle angewendet wird.
8. Transformatormodelle und BERT-Modelle
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Anfängerlevel
Vervollständigungszeit: ~ 45 Minuten
Voraussetzungen: Mittlere Kenntnisse in ML, Verständnis für Worteinbettungen und Aufmerksamkeitsmechanismen sowie Erfahrung mit Python und TensorFlow.
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Erfahren Sie mehr über die Transformer-Architektur und erfahren Sie, wie mithilfe von Transformers eine bidirektionale Encoderdarstellung aus dem Transformer-Modell (BERT) erstellt wird.
- Deckt die verschiedenen NLP-Aufgaben ab, für die ein BERT-Modell verwendet wird.
9. Erstellen Sie Modelle für Bildunterschriften
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Mittelstufe
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Kenntnisse in ML-, DL-, NLP-, CV- und Python-Programmierung.
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- So identifizieren Sie die Elemente eines Bildunterschriftenmodells.
- So erstellen und bewerten Sie ein Modell für die Bildunterschrift.
- So erstellen Sie Ihre eigenen Beschriftungsmodelle für Fotos und verwenden diese zum Erstellen von Bildunterschriften.
10 Einführung in Generative AI Studio
Schwierigkeitsgrad des Kurses: Einführungsniveau
Vervollständigungszeit: ~ 1 Tag (Schließen Sie das Quiz/Lab in Ihrer Freizeit ab)
Voraussetzungen: Nein
Was werden KI-Enthusiasten lernen?
- Erkennen Sie den Zweck von Generatives KI-Studio, ein Vertex AI-Produkt.
- Auch die Optionen und Eigenschaften von Generative AI Studio werden in diesem Kurs behandelt.
- Enthält ein praktisches Labor, in dem Sie dieses Tool verwenden können.
Nach Abschluss dieser zehn kostenlosen Kurse können die Lernenden ein umfassendes Verständnis der generativen KI und ihrer praktischen Anwendungen erlangen. Lernende können ihr neu erworbenes Wissen nutzen, um das Gebiet der generativen KI voranzutreiben und innovative Produkte zu entwickeln, die sich positiv auf unsere Gesellschaft auswirken können.
"In einer Welt, in der ChatGPT und andere KI-Apps viele Dinge tun können, die Menschen früher selbst tun mussten oder die sie von anderen Menschen erledigen lassen mussten, stellt sich die Frage: „Wie kann ich einen Mehrwert schaffen?“ wird relevanter denn je.” – Hendrith Vanlon Smith Jr., CEO von Mayflower-Plymouth, in seinem Buch Geschäftsgrundlagen.
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