Opiskele Generatiivista Tekoälyä Googlella

Tekoälyekosysteemi on kehittynyt nopeasti viimeisten viiden vuoden aikana, ja generatiivinen tekoäly (GAI) on johtanut tätä kehitystä. Itse asiassa generatiivisen tekoälyn markkinan odotetaan kasvavan 36 miljardiin dollariin vuoteen 2028 mennessä, verrattuna 3,7 miljardiin dollariin vuonna 2023.

Tänään generatiivinen tekoäly vaikuttaa moniin aloihin, kuten terveydenhuoltoon, markkinointiin, muotiin ja viihteeseen, koska tekoälygeneraattorit, kuten tekoälykuvageneraattorit ja tekoälyvideogeneraattorit, ovat osoittaneet potentiaalia korvata manuaaliset ihmisten tehtävät. Kuitenkin edetäkseen tässä alalla vaaditaan erikoistunut tekoälytaito.

Jotta opiskelu olisi helpompaa tekoälyystävistä, Google (GOOGL ) on lanseerannut 10 ilmaista kurssia generatiivisesta tekoälystä. Ennen kuin perehdyymme niihin, katsotaan lyhyesti, mitä generatiivinen tekoäly on.

Mikä on generatiivinen tekoäly ja miksi sen opiskelu on tärkeää?

Generatiivinen tekoäly on erikoistunut tekoälyalue, joka keskittyy kehittämään malleja, jotka voivat luoda uutta realistista sisältöä, kuten kuvia, tekstiä, ääntä tai videoita, olemassa olevien datanäytteiden avulla.

Esimerkiksi mallit, kuten ChatGPT ja DALL-E, ovat merkittäviä esimerkkejä generatiivisesta tekoälystä, joita havaitsemme jo käytännön sovelluksissa. ChatGPT on integroitu Bingin hakukoneeseen, kun taas Edge-selain sisältää DALL-E:n.

Kun generatiivinen tekoäly kehittyy, on tärkeää pysyä ajan tasalla tämän teknologian kehityksessä useista syistä:

• Takaa liiketoiminnan tuottavuuden, kustannusvaikuttavuuden ja tehokkuuden lisääntymisen.
• Rohkaisee kokeilua ja luovuutta.
• Tukee ihmisten ja tekoälyjen välistä yhteistyötä ja lisää ihmisten kykyjä.
• Mahdollistaa innovatiiviset ongelmanratkaisustrategiat.

Nyt, katsotaan, miten Google auttaa opiskelijoita opiskelemaan generatiivista tekoälyä.

Google:n 10 kurssin generatiivisen tekoälypolku

1. Johdanto generatiiviseen tekoälyyn

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 45 minuuttia

Edellytykset: Ei ole

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Mitä on generatiivinen tekoäly, miten se toimii, mitkä ovat sen sovellukset ja miten se eroaa standardi-tekoälymenetelmistä (ML).
• Kattaa Google:n työkalut omien generatiivisten tekoälysovellusten luomiseen.
• Opit myös generatiivisen tekoälymallien tyypeistä: yksimodaalisista tai monimodaalisista, tässä kurssissa. Yksimodaaliset järjestelmät ottavat vain yhden syötetyypin, kun taas monimodaaliset järjestelmät voivat ottaa useita syötetyyppejä.

2. Johdanto suuriin kielenmalleihin

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 45 minuuttia

Edellytykset: Ei ole

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Tutki suuria kielenmalleja (LLM) – tekoälymalleja, jotka on koulutettu suurilla määrillä tekstuaalista dataa. Google:n Bard AI on erinomainen esimerkki LLM:stä, joka mahdollistaa edistyneen ihmisten ja koneiden välistä vuorovaikutusta.
• Ymmärrä, miten LLM:itä käytetään mielipideanalyysissä.
• Opettele, miten kehittää kysymyksiä, joita annetaan kielen mallille, jotta saadaan haluttu tuloste.

• Kattaa työkalut, joita Google tarjoaa Gen AI:n kehittämiseen.

3. Johdanto vastuulliseen tekoälyyn

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Ei ole

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Mitä on vastuullinen tekoäly? Miksi se on tärkeää ja miten Google toteuttaa tämän teknologian tuotteissaan.
• Johdanto Google:n 7 vastuullisen tekoälyn periaatteeseen.

4. Generatiivisen tekoälyn perusteet

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Ei ole

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Sisältää kaiken sisällön edellisistä kolmesta kurssista.
• Sisältää lopullisen quizin, jonka kautta voit osoittaa ymmärtämisesi generatiivisen tekoälyn peruskäsitteistä.

5. Johdanto kuvien luomiseen

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Tietämys tekoälystä, syvästä oppimisesta, konvoluutio-neuroverkoista ja Python-ohjelmoinnista.

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Tässä kurssissa tutkit dif fuusiomalleja, niiden toimintaa ja toteutusta.
• Ymmärrä, mitä ehdotetut dif fuusiomallit ovat.
• Parannukset teksti-kuvadif fuusiomalleissa.
• Koulutus ja käyttöönotto näistä malleista Vertex AI:lla – Google:n täysin hallittu tekoälyalusta.

6. Koodarin-dekoodarin arkkitehtuuri

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Välitason

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Tietämys Python-ohjelmoinnista ja TensorFlow:sta.

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Tutki koodarin-dekoodarin arkkitehtuurin avainkomponentteja.
• Ymmärrä, miten käyttää koodarin-dekoodarin arkkitehtuuria kouluttaa malli ja tuottaa tekstiä siitä.
• Sisältää laboratoriotyön, jossa koodaat TensorFlow:lla, suositulla tekoälykehitysalustalla, tuottaaksesi tuotantokelpoisia malleja.

7. Huomio-mekanismi

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Välitason

Suorittamisaika: ~ 45 minuuttia

Edellytykset: Tietämys tekoälystä, syvästä oppimisesta, luonnollisen kielen prosessoinnista, tietokoneen näön tutkimisesta ja Python-ohjelmoinnista.

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Tutki huomio-mekanismi-käsitettä – voimakasta lähestymistapaa, joka mahdollistaa kielen malleille keskittyä tiettyyn syötteen segmenttiin ymmärtääkseen kontekstuaalisen tiedon.
• Opettele, miten se toimii ja sen sovellukset.
• Ymmärrä, miten huomio-mekanismi sovelletaan tekoälymalleihin.

8. Transformer-mallit ja BERT-mallit

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Aloittelijataso

Suorittamisaika: ~ 45 minuuttia

Edellytykset: Välitason tietämys tekoälystä, ymmärrys sanaupotkuista ja huomio-mekanismista, sekä kokemus Pythonista ja TensorFlow:sta.

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Opettele Transformer-arkkitehtuurista ja tutki, miten Bidirectional Encoder Representation from Transformer (BERT) -malli rakennetaan Transformerien avulla.
• Kattaa erilaiset luonnollisen kielen prosessoinnin tehtävät, joissa BERT-malliä käytetään.

9. Luo kuvakuvauksia

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Välitason

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Tietämys tekoälystä, syvästä oppimisesta, luonnollisen kielen prosessoinnista, tietokoneen näön tutkimisesta ja Python-ohjelmoinnista.

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Opettele, miten tunnistaa kuvakuvauksen mallin elementit.
• Opettele, miten luoda ja arvioida malli kuvakuvaukselle.
• Opettele, miten luoda omat kuvakuvauksesi valokuvista ja miten niitä voidaan käyttää luomaan kuvauksia.

10. Johdanto generatiiviseen tekoälystudioon

Kuva: Google Cloud

Kurssin vaikeus: Johdantotaso

Suorittamisaika: ~ 1 päivä (suorita quiz/lab omalla ajallasi)

Edellytykset: Ei ole

Mitä tekoälyystävät oppivat?

• Tunnista generatiivisen tekoälystudion tarkoitus, joka on Vertex AI -tuote.
• Generatiivisen tekoälystudion vaihtoehdot ja ominaisuudet käydään läpi tässä kurssissa.
• Sisältää käytännön laboratoriotyön, jossa voit hyödyntää tätä työkalua.

Kun nämä kymmenen ilmaista kurssia on suoritettu, opiskelijat voivat saavuttaa kattavan ymmärryksen generatiivisesta tekoälystä ja sen käytännön sovelluksista. Opiskelijat voivat hyödyntää uutta tietämystään edistääkseen generatiivisen tekoälyn alaa ja luodakseen innovatiivisia tuotteita, jotka voivat vaikuttaa myönteisesti yhteiskuntaamme.

“Maailmassa, jossa ChatGPT ja muut tekoälysovellukset voivat tehdä monia asioita, joita ihmiset aikaisemmin tekivät itse tai palkkasivat muita tekemään, kysymys “miten lisään arvoa?” tulee entistä relevantimmaksi.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, Mayflower-Plymouthin toimitusjohtaja, kirjassaan Liiketoiminnan perusteet.

Pysy ajan tasalla tekoälykeksinnöistä vierailemalla unite.ai:ssa.