Intelligenza Artificiale
Scopri l'IA generativa con Google
L'ecosistema dell'Intelligenza Artificiale (AI) si è evoluto rapidamente negli ultimi cinque anni, con l'IA Generativa (GAI) a guidare questa evoluzione. In effetti, il mercato dell'IA generativa dovrebbe raggiungere $ 36 miliardi entro 2028, rispetto ai 3.7 miliardi di dollari del 2023.
Oggi, l'IA generativa sta influenzando molti settori, come l'assistenza sanitaria, il marketing, la moda e l'intrattenimento perché piace ai generatori di intelligenza artificiale Generatori di immagini AI e Generatori di video AI ci hanno mostrato il potenziale per sostituire le attività umane manuali. Tuttavia, avanzare in questo campo richiede un set di competenze IA specializzato.
Quindi, per rendere più facile l'apprendimento per gli appassionati di intelligenza artificiale, Google ha lanciato 10 corsi gratuiti per l'IA generativa. Prima di discuterne, vediamo brevemente cos'è l'IA generativa.
Che cos'è l'IA generativa e perché l'apprendimento dell'IA generativa è importante?
AI generativa è un dominio AI specializzato che si concentra sulla costruzione di modelli in grado di generare nuovi contenuti realistici, come immagini, testo, audio o video, utilizzando campioni di dati esistenti.
Ad esempio, modelli come ChatGPT e DALL-E sono esempi importanti di IA generativa poiché ora stiamo osservando le loro applicazioni nel mondo reale. ChatGPT è integrato nel motore di ricerca di Bing, mentre il Il browser Edge ora incorpora DALL-E.
Man mano che l'IA generativa si evolve, rimanere aggiornati con questa tecnologia è diventato cruciale per diversi motivi:
- Assicura produttività aziendale, economicità e maggiore efficienza.
- Incoraggia la sperimentazione e la creatività.
- Supporta la collaborazione uomo-IA e aumenta le capacità umane.
- Consente strategie innovative di problem solving.
Ora, diamo un'occhiata a come Google sta aiutando gli studenti a studiare l'IA generativa.
Il percorso di apprendimento dell'IA generativa in 10 corsi di Google
1. Introduzione all'IA generativa
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Non
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Cos'è l'Intelligenza Artificiale Generativa, come funziona, quali sono le sue applicazioni e come si differenzia dallo standard apprendimento automatico (ML) tecniche.
- Copre gli strumenti di Google per creare le tue app di intelligenza artificiale generativa.
- In questo corso imparerai anche i tipi di modello di intelligenza artificiale generativa: unimodale o multimodale. I sistemi unimodali accettano solo un tipo di input, mentre i sistemi multimodali possono accettare più di un tipo di input.
2. Introduzione ai modelli di linguaggi di grandi dimensioni
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Non
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Questo corso esplora LLM (Large Language Models) – Modelli di intelligenza artificiale addestrati su grandi quantità di dati testuali. “Bard AI di Google” è un eccellente esempio di un LLM che rende possibile l'interazione uomo-macchina avanzata.
- Comprendere come vengono utilizzati gli LLM per l'analisi del sentiment.
- Informazioni sull'ottimizzazione dei prompt, attraverso la quale i prompt forniti a un modello linguistico vengono perfezionati per ottenere l'output desiderato.
- Descrivi gli strumenti forniti da Google per lo sviluppo della Gen AI.
3. Introduzione all'AI responsabile
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Non
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Cosa è Intelligenza artificiale responsabile? Perché è importante e come Google implementa questa tecnologia nei suoi prodotti.
- Un'introduzione ai 7 principi dell'AI responsabile di Google.
4. Fondamenti di intelligenza artificiale generativa
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Non
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Contiene tutti i contenuti dei tre corsi precedenti.
- Include un quiz finale attraverso il quale puoi mostrare la tua comprensione dei concetti fondamentali dell'IA generativa.
5. Introduzione alla generazione di immagini
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Conoscenza di ML, Deep Learning (DL), reti neurali convoluzionali (CNN) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- In questo corso scoprirai modelli di diffusione, il loro funzionamento e la loro attuazione.
- Comprendere cosa sono i modelli di diffusione incondizionata.
- Miglioramenti nei modelli di diffusione testo-immagine.
- Formazione e distribuzione di questi modelli su Vertice AI – una piattaforma ML completamente gestita da Google.
6. Architettura codificatore-decodificatore
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Conoscenza della programmazione Python e TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri i componenti chiave dell'architettura encoder-decoder.
- Comprendere come utilizzare l'architettura codificatore-decodificatore per addestrare un modello e produrre testo da esso.
- Include una procedura dettagliata di laboratorio in cui codificherai in TensorFlow, una popolare piattaforma di sviluppo ML per creare modelli di livello di produzione.
7. Meccanismo di attenzione
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, Natural Language Processing (NLP), Visione artificiale (CV) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri il concetto di meccanismo di attenzione: un potente approccio che consente ai modelli linguistici di concentrarsi su particolari segmenti di sequenza di input per comprendere le informazioni contestuali.
- Scopri come funziona e i suoi usi.
- Comprendere come il meccanismo di attenzione viene applicato ai modelli ML.
8. Modelli di trasformatori e modelli BERT
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza intermedia di ML, comprensione degli incorporamenti di parole e del meccanismo di attenzione ed esperienza con Python e TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri l'architettura Transformer ed esplora come viene creata una rappresentazione di codificatore bidirezionale dal modello Transformer (BERT) utilizzando Transformers.
- Copre le diverse attività di PNL per le quali viene utilizzato un modello BERT.
9. Crea modelli di sottotitoli delle immagini
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Conoscenza della programmazione ML, DL, NLP, CV e Python.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Come identificare gli elementi di un modello di didascalia delle immagini.
- Come costruire e valutare un modello per la didascalia delle immagini.
- Come creare i propri modelli di didascalie per le foto e utilizzarli per creare didascalie.
10 Introduzione a Generative AI Studio
Difficoltà del corso: Livello introduttivo
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (completa il quiz/laboratorio secondo i tuoi tempi)
Prerequisiti: Non
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Riconoscere lo scopo di Studio di intelligenza artificiale generativa, un prodotto Vertex AI.
- In questo corso vengono trattate anche le opzioni e le proprietà di Generative AI Studio.
- Contiene un laboratorio pratico in cui puoi utilizzare questo strumento.
Dopo aver completato questi dieci corsi gratuiti, gli studenti possono avere una comprensione completa dell'IA generativa e delle sue applicazioni pratiche. Gli studenti possono utilizzare le nuove conoscenze acquisite per far avanzare il campo dell'IA generativa, costruendo prodotti innovativi che possono avere un impatto positivo sulla nostra società.
"In un mondo in cui ChatGPT e altre app di intelligenza artificiale possono fare molte cose che gli esseri umani una volta avevano bisogno di fare da soli o avevano bisogno di assumere altri esseri umani per fare, la domanda "come aggiungerò valore?" diventa più attuale che mai.” — Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO di Mayflower-Plymouth, nel suo libro Elementi essenziali di affari.
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