Kunstmatige intelligentie
Leer Generatieve AI met Google
Het ecosysteem van Artificial Intelligence (AI) is de afgelopen vijf jaar snel geëvolueerd, met Generatieve AI (GAI) die deze evolutie leidt. In feite wordt verwacht dat de markt voor Generatieve AI tegen 2028 $36 miljard bereiken, vergeleken met $3,7 miljard in 2023.
Vandaag de dag heeft Generatieve AI invloed op veel industrieën, zoals de gezondheidszorg, marketing, mode en entertainment, omdat AI-generatoren zoals AI-afbeeldingsgeneratoren en AI-videogeneratoren hebben laten zien dat ze in staat zijn om handmatige menselijke taken te vervangen. Om jedoch vooruitgang te boeken in dit veld, is een gespecialiseerde AI-vaardigheid vereist.
Om het leren gemakkelijker te maken voor AI-enthousiasten, heeft Google 10 gratis cursussen voor Generatieve AI gelanceerd. Voordat we ze bespreken, laten we eerst zien wat generatieve AI precies is.
Wat is Generatieve AI & Waarom is het leren van Generatieve AI belangrijk?
Generatieve AI is een gespecialiseerd AI-domein dat zich richt op het bouwen van modellen die in staat zijn om nieuwe realistische inhoud te genereren, zoals afbeeldingen, tekst, audio of video’s, met behulp van bestaande gegevenssamples.
Bijvoorbeeld, modellen zoals ChatGPT en DALL-E zijn prominente voorbeelden van Generatieve AI, omdat we nu hun toepassingen in de praktijk zien. ChatGPT is geïntegreerd in Bing’s zoekmachine, terwijl de Edge-browser nu DALL-E incorporeert.
Aangezien Generatieve AI evolueert, is het cruciaal om up-to-date te blijven met deze technologie om verschillende redenen:
- Zorgt voor bedrijfsproductiviteit, kostenbesparing en verhoogde efficiëntie.
- Moedigt experimenten en creativiteit aan.
- Ondersteunt menselijke-AI-samenwerking en versterkt menselijke capaciteiten.
- Stelt innovatieve probleemoplossingsstrategieën mogelijk.
Laten we nu zien hoe Google leerlingen helpt om Generatieve AI te bestuderen.
Google’s 10-Cursus Generatieve AI Leerpad
1. Inleiding tot Generatieve AI
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 45 minuten
Vereisten: Geen
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Wat is Generatieve Kunstmatige Intelligentie, hoe werkt het, wat zijn de toepassingen en hoe verschilt het van standaard machine learning (ML)-technieken.
- Dekt Google-hulpmiddelen voor het maken van uw eigen Generatieve AI-apps.
- U leert ook over de typen Generatieve AI-modellen: unimodaal of multimodaal, in deze cursus. Unimodale systemen nemen slechts één invoerstype, terwijl multimodale systemen meer dan één invoerstype kunnen verwerken.
2. Inleiding tot Grote Taalmodellen
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 45 minuten
Vereisten: Geen
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Deze cursus verkent LLM’s (Grote Taalmodellen) – AI-modellen getraind op grote hoeveelheden tekstuele gegevens. “Google’s Bard AI” is een uitstekend voorbeeld van een LLM dat geavanceerde mens-machine-interactie mogelijk maakt.
- Begrijp hoe LLM’s worden gebruikt voor sentimentanalyse.
- Leer over prompt-tuning, waarmee de prompts die aan een taalmodel worden gegeven, worden verfijnd om de gewenste uitvoer te bereiken.
- Dekt de hulpmiddelen die Google biedt voor de ontwikkeling van Gen AI.
3. Inleiding tot Verantwoorde AI
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Geen
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Wat is Verantwoorde Kunstmatige Intelligentie? Waarom is het belangrijk en hoe implementeert Google deze technologie in zijn producten.
- Een inleiding tot de 7 Verantwoorde AI-principes van Google.
4. Generatieve AI-beginselen
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Geen
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Bevat alle inhoud van de voorgaande drie cursussen.
- Bevat een eindquiz waarmee u uw begrip van de fundamentele concepten van Generatieve AI kunt laten zien.
5. Inleiding tot Afbeeldingsgeneratie
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Kennis van ML, Diepe Leer (DL), Convolutionele Neurale Netwerken (CNN’s) en Python-programmeren.
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- In deze cursus ontdekt u diffusiemodellen, hun werking en implementatie.
- Begrijp wat ongeconditioneerde diffusiemodellen zijn.
- Verbeteringen in tekst-naar-afbeelding-diffusiemodellen.
- Trainen en implementeren van deze modellen op Vertex AI – een volledig beheerd ML-platform van Google.
6. Encoder-Decoder-Architectuur
Cursusmoeilijkheidsgraad: Gemiddeld niveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Kennis van Python-programmeren en TensorFlow.
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Ontdek de belangrijkste componenten van de encoder-decoder-architectuur.
- Begrijp hoe u de encoder-decoder-architectuur kunt gebruiken om een model te trainen en tekst uit te produceren.
- Bevat een lab-werkwijze waarin u codeert in TensorFlow, een populaire ML-ontwikkelingsplatform om productieklare modellen te bouwen.
7. Aandachtmethode
Cursusmoeilijkheidsgraad: Gemiddeld niveau
Voltooiingstijd: ~ 45 minuten
Vereisten: Kennis van ML, DL, Natuurlijke Taalverwerking (NLP), Computerzien (CV) en Python-programmeren.
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Ontdek het concept van de aandachtmethode – een krachtige benadering die taalmodellen in staat stelt om zich te concentreren op specifieke segmenten van de invoersequentie om contextuele informatie te begrijpen.
- Leer hoe het werkt en zijn toepassingen.
- Begrijp hoe de aandachtmethode wordt toegepast op ML-modellen.
8. Transformatiemodellen & BERT-Modellen
Cursusmoeilijkheidsgraad: Beginnersniveau
Voltooiingstijd: ~ 45 minuten
Vereisten: Gevorderde kennis van ML, begrip van woordembeddings en aandachtmethode, en ervaring met Python en TensorFlow.
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Leer over de Transformatie-architectuur en ontdek hoe een Bidirectionele Encoder-Representatie van de Transformatie (BERT)-model wordt gebouwd met behulp van Transformaties.
- Dekt de verschillende NLP-taken waarvoor een BERT-model wordt gebruikt.
9. Maak Afbeeldingsbijschriften
Cursusmoeilijkheidsgraad: Gemiddeld niveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Kennis van ML, DL, NLP, CV en Python-programmeren.
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Hoe de elementen van een afbeeldingsbijschriftmodel te identificeren.
- Hoe een model voor afbeeldingsbijschriften te bouwen en te beoordelen.
- Hoe uw eigen bijschriftenmodellen voor foto’s te maken en te gebruiken om bijschriften te maken.
10. Inleiding tot Generatieve AI Studio
Cursusmoeilijkheidsgraad: Inleidingsniveau
Voltooiingstijd: ~ 1 dag (Voltooi de quiz/lab in uw eigen tijd)
Vereisten: Geen
Wat zullen AI-enthousiasten leren?
- Herken het doel van Generatieve AI Studio, een Vertex AI-product.
- De opties en eigenschappen van Generatieve AI Studio worden ook in deze cursus behandeld.
- Bevat een praktische lab waarin u dit hulpmiddel kunt gebruiken.
Na het voltooien van deze tien gratis cursussen, kunnen leerlingen een uitgebreid begrip hebben van Generatieve AI en zijn praktische toepassingen. Leerlingen kunnen hun nieuw verworven kennis gebruiken om het veld van Generatieve AI te ontwikkelen, door innovatieve producten te bouwen die een positieve invloed op onze samenleving kunnen hebben.
“In een wereld waarin ChatGPT en andere AI-apps veel dingen kunnen doen die mensen eerder zelf moesten doen of andere mensen moesten inhuren om te doen, wordt de vraag ‘hoe kan ik waarde toevoegen?’ relevanter dan ooit.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO van Mayflower-Plymouth, in zijn boek Business Essentials.
Om uzelf te laten informeren over AI-ontwikkelingen, bezoekt u unite.ai.
