Μοντέλα και πλατφόρμες AI
Μάθετε Γεννητική Νοημοσύνη με το Google
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google
Το οικοσύστημα της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) έχει εξελιχθεί ταχύτατα τα τελευταία πέντε χρόνια, με τη Γεννητική Νοημοσύνη (ΓΝ) να ηγείται αυτής της εξέλιξης. Πράγματι, η αγορά της Γεννητικής Νοημοσύνης αναμένεται να φτάσει $36 δισεκατομμύρια μέχρι το 2028, σε σύγκριση με $3,7 δισεκατομμύρια το 2023.
Σήμερα, η Γεννητική Νοημοσύνη επηρεάζει πολλές βιομηχανίες, όπως η υγεία, η marketing, η μόδα και η ψυχαγωγία, επειδή οι γεννήτορες ΤΝ όπως οι γεννήτορες εικόνων ΤΝ και γεννήτορες βίντεο ΤΝ έχουν δείξει την δυνατότητα να αντικαταστήσουν χειροκίνητες ανθρώπινες εργασίες. Ωστόσο, η πρόοδος σε αυτό το πεδίο απαιτεί ένα εξειδικευμένο σετ δεξιοτήτων ΤΝ.
Για να κάνει την εκμάθηση πιο εύκολη για τους ενθουσιώδεις της ΤΝ, η Google (GOOGL ) έχει εκκινήσει 10 δωρεάν μαθήματα για τη Γεννητική Νοημοσύνη. Πριν συζητήσουμε αυτά, ας δούμε σύντομα τι είναι η γεννητική νοημοσύνη.
Τι είναι η Γεννητική Νοημοσύνη & Γιατί είναι Σημαντικό να Μάθετε Γεννητική Νοημοσύνη;
Η Γεννητική Νοημοσύνη είναι ένα εξειδικευμένο πεδίο της ΤΝ που επικεντρώνεται στην κατασκευή μοντέλων που μπορούν να δημιουργήσουν νέο ρεαλιστικό περιεχόμενο, όπως εικόνες, κείμενο, ήχο ή βίντεο, χρησιμοποιώντας υπάρχουσες δειγματοληψίες δεδομένων.
Για παράδειγμα, μοντέλα όπως το ChatGPT και το DALL-E είναι εξέχοντα παραδείγματα της Γεννητικής Νοημοσύνης, όπως τα παρατηρούμε στις πραγματικές τους εφαρμογές. Το ChatGPT είναι ενσωματωμένο στο μηχανήμα αναζήτησης Bing, ενώ ο περιηγητής Edge ενσωματώνει το DALL-E.
Καθώς η Γεννητική Νοημοσύνη εξελίσσεται, η διατήρηση της ενημέρωσής σας για αυτή τη τεχνολογία έχει γίνει κρίσιμη για几个 λόγους:
- Εγγυάται παραγωγικότητα επιχείρησης, οικονομική αποτελεσματικότητα και αυξημένη αποτελεσματικότητα.
- Ενθαρρύνει την πειραματική και δημιουργική σκέψη.
- Υποστηρίζει την сотрудικότητα ανθρώπου-ΤΝ και αυξάνει τις ανθρώπινες ικανότητες.
- Επιτρέπει καινοτόμες στρατηγικές επίλυσης προβλημάτων.
Τώρα, ας δούμε πώς η Google βοηθά τους μαθητές να μελετήσουν τη Γεννητική Νοημοσύνη.
Το 10-Μαθήματος Πλαίσιο Μάθησης της Γεννητικής Νοημοσύνης της Google
1. Εισαγωγή στη Γεννητική Νοημοσύνη
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 45 λεπτά
Προαπαιτούμενα: Όχι
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Τι είναι η Γεννητική Τεχνητή Νοημοσύνη, πώς λειτουργεί, ποιες είναι οι εφαρμογές της και πώς διαφέρει από τις τυπικές τεχνικές μηχανικής μάθησης (ΜΜ).
- Καλύπτει τα εργαλεία της Google για τη δημιουργία των δικών σας εφαρμογών Γεννητικής Νοημοσύνης.
- Θα μάθετε επίσης για τους τύπους μοντέλων της Γεννητικής Νοημοσύνης: μονοτροπικούς ή πολυτροπικούς, σε αυτό το μάθημα. Οι μονοτροπικοί συστήματα λαμβάνουν μόνο ένα είδος εισόδου, ενώ οι πολυτροπικοί συστήματα μπορούν να λαμβάνουν περισσότερα από ένα είδη εισόδου.
2. Εισαγωγή στα Μεγάλου Μεγέθους Γλωσσικά Μοντέλα
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 45 λεπτά
Προαπαιτούμενα: Όχι
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Αυτό το μάθημα εξερευνά τα Μεγάλου Μεγέθους Γλωσσικά Μοντέλα (ΜΓΓΜ) – μοντέλα ΤΝ που εκπαιδεύονται σε μεγάλα ποσά κειμένου. Το “Bard AI της Google” είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα ενός ΜΓΓΜ που κάνει δυνατή την προηγμένη αλληλεπίδραση ανθρώπου-μηχανής.
- Κατανοήστε πώς τα ΜΓΓΜ χρησιμοποιούνται για την ανάλυση συναισθήματος.
- Μάθετε για την προσωποποίηση των προτύπων, μέσω της οποίας τα πρότυπα που δίνονται σε ένα γλωσσικό μοντέλο βελτιώνονται για να επιτύχουν την επιθυμητή έξοδο.
- Καλύπτει τα εργαλεία που παρέχει η Google για την ανάπτυξη της Γεννητικής Νοημοσύνης.
3. Εισαγωγή στη Υπεύθυνη Νοημοσύνη
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Όχι
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Τι είναι η Υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη; Γιατί είναι σημαντική και πώς η Google την εφαρμόζει σε προϊόντα της.
- Μια εισαγωγή στις 7 αρχές της Υπεύθυνης Νοημοσύνης της Google.
4. Θεμελιώδεις Αρχές της Γεννητικής Νοημοσύνης
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Όχι
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Περιέχει όλο το περιεχόμενο από τα τρία προηγούμενα μαθήματα.
- Συμπεριλαμβάνει ένα τελικό τεστ μέσω του οποίου μπορείτε να δείξετε την κατανόηση των θεμελιωδών εννοιών της Γεννητικής Νοημοσύνης.
5. Εισαγωγή στη Δημιουργία Εικόνων
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Γνώση της Μηχανικής Μάθησης, του Βαθύ Μάθησης, των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων και της Python προγραμματισμού.
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Σε αυτό το μάθημα, θα ανακαλύψετε τα μοντέλα διάχυσης, την λειτουργία τους και την εφαρμογή τους.
- Κατανοήστε τι είναι τα αconditioned μοντέλα διάχυσης.
- Βελτιώσεις στα μοντέλα διάχυσης κειμένου-εικόνας.
- Εκπαίδευση και ανάπτυξη αυτών των μοντέλων στο Vertex AI – μια πλήρως διαχειριζόμενη πλατφόρμα Μηχανικής Μάθησης της Google.
6. Αρχιτεκτονική Encoder-Decoder
Δυσκολία μαθήματος: Μεσοβαθμικό επίπεδο
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Γνώση της Python προγραμματισμού και του TensorFlow.
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Ανακαλύψτε τα βασικά στοιχεία της αρχιτεκτονικής Encoder-Decoder.
- Κατανοήστε πώς να χρησιμοποιήσετε την αρχιτεκτονική Encoder-Decoder για την εκπαίδευση ενός μοντέλου και την παραγωγή κειμένου από αυτό.
- Συμπεριλαμβάνει einen εργαστήριο όπου θα κωδικοποιήσετε στο TensorFlow, μια δημοφιλή πλατφόρμα ανάπτυξης Μηχανικής Μάθησης για την κατασκευή μοντέλων παραγωγής.
7. Μηχανισμός Προσοχής
Δυσκολία μαθήματος: Μεσοβαθμικό επίπεδο
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 45 λεπτά
Προαπαιτούμενα: Γνώση της Μηχανικής Μάθησης, του Βαθύ Μάθησης, της Φυσικής Γλωσσικής Επεξεργασίας, της Υπολογιστικής Όρασης και της Python προγραμματισμού.
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Ανακαλύψτε την έννοια του μηχανισμού προσοχής – μια ισχυρή προσέγγιση που επιτρέπει στα γλωσσικά μοντέλα να εστιάσουν σε συγκεκριμένα τμήματα της εισόδου για να κατανοήσουν την περιεκτική πληροφορία.
- Μάθετε πώς λειτουργεί και τις εφαρμογές του.
- Κατανοήστε πώς ο μηχανισμός προσοχής εφαρμόζεται στα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης.
8. Μοντέλα Transformer & Μοντέλα BERT
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο αρχαρίων
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 45 λεπτά
Προαπαιτούμενα: Μεσοβαθμική γνώση της Μηχανικής Μάθησης, κατανόηση των ενσωματώσεων λέξεων και του μηχανισμού προσοχής, και εμπειρία με Python και TensorFlow.
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Μάθετε για την αρχιτεκτονική Transformer και εξερευνήστε πώς ένα μοντέλο BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformer) χτίζεται χρησιμοποιώντας Transformers.
- Καλύπτει τις διάφορες εργασίες της Φυσικής Γλωσσικής Επεξεργασίας για τις οποίες χρησιμοποιείται ένα μοντέλο BERT.
9. Δημιουργία Μοντέλων Περιγραφής Εικόνων
Δυσκολία μαθήματος: Μεσοβαθμικό επίπεδο
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Γνώση της Μηχανικής Μάθησης, του Βαθύ Μάθησης, της Φυσικής Γλωσσικής Επεξεργασίας, της Υπολογιστικής Όρασης και της Python προγραμματισμού.
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Πώς να αναγνωρίσετε τα στοιχεία ενός μοντέλου περιγραφής εικόνων.
- Πώς να χτίσετε και να αξιολογήσετε ένα μοντέλο για την περιγραφή εικόνων.
- Πώς να δημιουργήσετε τα δικά σας μοντέλα περιγραφής για φωτογραφίες και να τα χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε περιγραφές.
10. Εισαγωγή στο Στούντιο Γεννητικής Νοημοσύνης
Δυσκολία μαθήματος: Επίπεδο εισαγωγής
Χρόνος ολοκλήρωσης: ~ 1 ημέρα (Ολοκληρώστε το τεστ/εργαστήριο στο δικό σας χρόνο)
Προαπαιτούμενα: Όχι
Τι θα μάθουν οι ενθουσιώδεις της ΤΝ;
- Αναγνωρίστε τον σκοπό του Στούντιο Γεννητικής Νοημοσύνης, ενός προϊόντος του Vertex AI.
- Οι επιλογές και ιδιότητες του Στούντιο Γεννητικής Νοημοσύνης καλύπτονται επίσης σε αυτό το μάθημα.
- Συμπεριλαμβάνει ένα πρακτικό εργαστήριο όπου μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το εργαλείο.
Μετά την ολοκλήρωση αυτών των δέκα δωρεάν μαθημάτων, οι μαθητές μπορούν να έχουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση της Γεννητικής Νοημοσύνης και των πρακτικών εφαρμογών της. Οι μαθητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τις νέες γνώσεις τους για να προωθήσουν το πεδίο της Γεννητικής Νοημοσύνης, κατασκευάζοντας καινοτόμα προϊόντα που μπορούν να επηρεάσουν θετικά την κοινωνία μας.
“Σε ένα κόσμο όπου η ChatGPT και άλλες εφαρμογές ΤΝ μπορούν να κάνουν πολλά πράγματα που οι άνθρωποι χρειαζόταν να κάνουν μόνοι τους ή να雇ουν άλλους ανθρώπους για να κάνουν, η ερώτηση ‘πώς θα προσθέσω αξία;’ γίνεται πιο σχετική από ποτέ.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO της Mayflower-Plymouth, στο βιβλίο του Business Essentials.
Για να διατηρήσετε την ενημέρωσή σας για τις εξελίξεις της ΤΝ, επισκεφθείτε unite.ai.
