Lær Generativ AI med Google

Kunstig intelligens (KI)-økosystemet har utviklet seg raskt de siste fem årene, med Generativ AI (GAI) i spissen for denne utviklingen. I virkeligheten forventes det at markedet for Generativ AI vil nå $36 milliarder i 2028, sammenlignet med 3,7 milliarder dollar i 2023.

I dag påvirker Generativ AI mange bransjer, som helse, markedsføring, mote og underholdning, fordi AI-generatorene som AI-bildegeneratorene og AI-video-generatorene har vist oss potensialet for å erstatte manuelle menneskelige oppgaver. Imidlertid krever fremgang i dette feltet en spesialisert AI-ferdighet.

Så, for å gjøre læringen enklere for AI-entusiaster, har Google (GOOGL ) lansert 10 gratis kurser for Generativ AI. Før vi diskuterer dem, la oss se kort på hva generativ AI er.

Hva er Generativ AI & Hvorfor er det viktig å lære Generativ AI?

Generativ AI er et spesialisert AI-område som fokuserer på å bygge modeller som kan generere nytt realistisk innhold, som bilder, tekst, lyd eller videoer, ved hjelp av eksisterende datasamlinger.

For eksempel er modeller som ChatGPT og DALL-E fremtredende eksempler på Generativ AI, da vi nå observerer deres virkelige anvendelser. ChatGPT er integrert i Bings søkemotor, mens Edge-browseren nå inkorporerer DALL-E.

Ettersom Generativ AI utvikler seg, har det blitt viktig å holde seg oppdatert med denne teknologien av flere grunner:

• Sikrer bedriftsproduktivitet, kostnadseffektivitet og økt effisiens.
• Oppmuntre til eksperimentering og kreativitet.
• Støtter menneske-AI-samarbeid og utvider menneskelige evner.
• Tillater innovative problemløsingsstrategier.

Nå, la oss se på hvordan Google hjelper lærende å studere Generativ AI.

Googles 10-kurs Generativ AI-læringssti

1. Introduksjon til Generativ AI

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 45 minutter

Forutsetninger: Ingen

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Hva er Generativ kunstig intelligens, hvordan fungerer den, hva er dens anvendelser, og hvordan skiller den seg fra standard maskinlærings-teknikker?
• Dekker Google-verktøy for å lage dine egne Generativ AI-applikasjoner.
• Du vil også lære om Generativ AI-modelltypene: unimodal eller multimodal, i denne kursen. Unimodale systemer tar bare en innputttype, mens multimodale systemer kan ta flere innputt-typer.

2. Introduksjon til store språkmodeller

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 45 minutter

Forutsetninger: Ingen

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Denne kursen utforsker LLM (Large Language Models) – AI-modeller trent på store mengder tekstdata. “Googles Bard AI” er et utmerket eksempel på en LLM som gjør avansert menneske-maskin-interaksjon mulig.
• Forstå hvordan LLM brukes til meninganalyse.
• Lær om prompt-justering, hvor promptene gitt til en språkmodell finjusteres for å oppnå ønsket utgang.

• Decker verktøyene Google tilbyr for utvikling av Gen AI.

3. Introduksjon til ansvarlig AI

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Ingen

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Hva er Ansvarlig kunstig intelligens? Hvorfor er det viktig, og hvordan implementerer Google denne teknologien i sine produkter.
• En introduksjon til Googles 7 prinsipper for ansvarlig AI.

4. Generativ AI-grunnleggende

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Ingen

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Inneholder all innhold fra de tre foregående kursene.
• Inkluderer en sluttkvalifikasjon hvor du kan vise din forståelse av de grunnleggende konseptene i Generativ AI.

5. Introduksjon til bildegenerering

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Kunnskap om ML, dypt læring (DL), konvolusjonsnevralt nettverk (CNN) og Python-programmering.

Hva vil AI-entusiaster lære?

• I denne kursen vil du oppdage difusjonsmodeller, deres funksjon og implementering.
• Forstå hva ubetingede difusjonsmodeller er.
• Forbedringer i tekst-til-bilde-difusjonsmodeller.
• Trening og distribusjon av disse modellene på Vertex AI – et fullstendig ledet ML-plattform av Google.

6. Kode-dekoder-arkitektur

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Mellom-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Kunnskap om Python-programmering og TensorFlow.

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Oppdag de viktigste komponentene i kode-dekoder-arkitekturen.
• Forstå hvordan du kan bruke kode-dekoder-arkitekturen til å trene en modell og produsere tekst fra den.
• Inkluderer en laboratorie-gjennomgang hvor du vil kode i TensorFlow, en populær ML-utviklingsplattform for å bygge produksjonsgrad-modeller.

7. Oppmerksomhetsmekanisme

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Mellom-nivå

Kompletterings tid: ~ 45 minutter

Forutsetninger: Kunnskap om ML, DL, natur-språk-behandling (NLP), datamaskin-syn (CV) og Python-programmering.

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Oppdag konseptet om oppmerksomhetsmekanisme – en kraftig tilnærming som gjør det mulig for språkmodeller å konsentrere seg om bestemte innputt-sekvens-segmenter for å forstå kontekstuell informasjon.
• Lær hvordan det fungerer og dens anvendelser.
• Forstå hvordan oppmerksomhetsmekanismen brukes i ML-modeller.

8. Transformer-modeller og BERT-modeller

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Nybegynner-nivå

Kompletterings tid: ~ 45 minutter

Forutsetninger: Mellom-nivå kunnskap om ML, forståelse av ord-embedding og oppmerksomhetsmekanisme, og erfaring med Python og TensorFlow.

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Lær om Transformer-arkitekturen og utforsk hvordan en Bidirectional Encoder Representation fra Transformer (BERT) modell er bygget ved hjelp av Transformers.
• Decker de forskjellige NLP-oppdragene som en BERT-modell brukes til.

9. Lag bilde-underskriftsmodeller

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Mellom-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Kunnskap om ML, DL, NLP, CV og Python-programmering.

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Hvordan identifisere elementene i en bilde-underskriftsmodell.
• Hvordan bygge og vurdere en modell for bilde-underskrift.
• Hvordan lage dine egne underskriftsmodeller for bilder og bruke dem til å lage underskrifter.

10. Introduksjon til Generativ AI Studio

Bildekilde

Kurs vanskelighetsgrad: Innføring-nivå

Kompletterings tid: ~ 1 dag (Fullfør quiz/laboratorie i din egen tid)

Forutsetninger: Ingen

Hva vil AI-entusiaster lære?

• Gjenkjenne formålet med Generativ AI Studio, et Vertex AI-produkt.
• Alternativene og egenskapene til Generativ AI Studio dekkes også i denne kursen.
• Inneholder en hånd-til-hånd-laboratorie hvor du kan bruke dette verktøyet.

Etter å ha fullført disse ti gratis kursene, kan lærende ha en omfattende forståelse av Generativ AI og dens praktiske anvendelser. Lærende kan bruke sin nyervervede kunnskap til å fremme feltet Generativ AI, bygge innovative produkter som kan ha en positiv innvirkning på vårt samfunn.

“I en verden der ChatGPT og andre AI-applikasjoner kan gjøre mange ting mennesker tidligere måtte gjøre selv eller måtte ansette andre mennesker for å gjøre, blir spørsmålet ‘hvordan vil jeg legge til verdi?’ mer relevant enn noen gang.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO av Mayflower-Plymouth, i hans bok Business Essentials.

For å holde deg oppdatert om AI-fremgang, besøk unite.ai.