Artificial Intelligence
Naucz się generatywnej sztucznej inteligencji z Google
Ekosystem sztucznej inteligencji (AI) ewoluował szybko w ciągu ostatnich pięciu lat, a przewodzi tej ewolucji generatywna sztuczna inteligencja (GAI). W rzeczywistości oczekuje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji osiągnie $ 36 mld 2028w porównaniu do 3.7 mld dolarów w 2023 r.
Obecnie generatywna sztuczna inteligencja wpływa na wiele branż, takich jak opieka zdrowotna, marketing, moda i rozrywka, ponieważ lubią ją generatory sztucznej inteligencji Generatory obrazów AI oraz Generatory wideo AI pokazały nam potencjał zastąpienia ręcznych zadań wykonywanych przez człowieka. Postęp w tej dziedzinie wymaga jednak wyspecjalizowanego zestawu umiejętności sztucznej inteligencji.
Aby ułatwić naukę entuzjastom sztucznej inteligencji, Google uruchomiło tę funkcję 10 bezpłatnych kursów dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji. Zanim je omówimy, przyjrzyjmy się pokrótce, czym jest generatywna sztuczna inteligencja.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja i dlaczego uczenie się generatywnej sztucznej inteligencji jest ważne?
generatywna sztuczna inteligencja to wyspecjalizowana domena sztucznej inteligencji, która koncentruje się na budowaniu modeli, które mogą generować nowe realistyczne treści, takie jak obrazy, tekst, dźwięk lub wideo, przy użyciu istniejących próbek danych.
Na przykład modele takie jak ChatGPT oraz DALL-E są wybitnymi przykładami generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ obecnie obserwujemy ich zastosowania w świecie rzeczywistym. CzatGPT jest zintegrowane z wyszukiwarką Bing, natomiast Przeglądarka Edge zawiera teraz DALL-E.
W miarę ewolucji generatywnej sztucznej inteligencji bycie na bieżąco z tą technologią stało się kluczowe z kilku powodów:
- Zapewnia produktywność biznesu, opłacalność i zwiększoną wydajność.
- Zachęca do eksperymentowania i kreatywności.
- Wspiera współpracę człowieka z sztuczną inteligencją i zwiększa ludzkie możliwości.
- Umożliwia innowacyjne strategie rozwiązywania problemów.
Przyjrzyjmy się teraz, jak Google pomaga uczniom uczyć się generatywnej sztucznej inteligencji.
10-kursowa ścieżka edukacyjna Google dotycząca generowania sztucznej inteligencji
1. Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 45 minut
Wymagania wstępne: Nie
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Czym jest sztuczna inteligencja generatywna, jak działa, jakie ma zastosowania i czym różni się od standardu uczenie maszynowe (ML) Techniki.
- Obejmuje narzędzia Google do tworzenia własnych aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji.
- Na tym kursie dowiesz się także o typach modeli generatywnej sztucznej inteligencji: unimodalnych i multimodalnych. Systemy unimodalne przyjmują tylko jeden typ danych wejściowych, podczas gdy systemy multimodalne mogą przyjmować więcej niż jeden typ danych wejściowych.
2. Wprowadzenie do dużych modeli językowych
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 45 minut
Wymagania wstępne: Nie
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Ten kurs bada LLM (modele wielkojęzykowe) – Modele AI trenowane na dużych ilościach danych tekstowych. „Sztuczna inteligencja Barda firmy Google” to doskonały przykład LLM, który umożliwia zaawansowaną interakcję człowiek-maszyna.
- Dowiedz się, w jaki sposób LLM są wykorzystywane do analizy nastrojów.
- Dowiedz się o dostrajaniu podpowiedzi, dzięki któremu podpowiedzi podawane modelowi językowemu są udoskonalane w celu uzyskania pożądanego wyniku.
- Omów narzędzia udostępniane przez Google do rozwoju sztucznej inteligencji Gen.
3. Wprowadzenie do odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Nie
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Czym jest Odpowiedzialna sztuczna inteligencja? Dlaczego jest to ważne i jak Google wdraża tę technologię w swoich produktach.
- Wprowadzenie do 7 zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji Google.
4. Podstawy generatywnej sztucznej inteligencji
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Nie
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Zawiera całą treść z poprzednich trzech kursów.
- Zawiera końcowy quiz, dzięki któremu możesz wykazać się zrozumieniem podstawowych koncepcji generatywnej sztucznej inteligencji.
5. Wprowadzenie do generowania obrazu
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Znajomość ML, Deep Learning (DL), konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i programowania w języku Python.
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Na tym kursie odkryjesz modele dyfuzyjne, ich działanie i wdrażanie.
- Zrozum, czym są modele dyfuzji bezwarunkowej.
- Ulepszenia modeli dyfuzji tekstu na obraz.
- Szkolenie i wdrażanie tych modeli na Wierzchołek AI – w pełni zarządzana platforma ML od Google.
6. Architektura kodera-dekodera
Trudność kursu: Poziom średniozaawansowany
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Znajomość programowania w Pythonie i TensorFlow.
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Odkryj kluczowe elementy architektury kodera-dekodera.
- Dowiedz się, jak używać architektury kodera-dekodera do uczenia modelu i tworzenia na jego podstawie tekstu.
- Zawiera przewodnik po laboratorium, w którym będziesz kodować w TensorFlow, popularnej platformie programistycznej ML do tworzenia modeli klasy produkcyjnej.
7. Mechanizm uwagi
Trudność kursu: Poziom średniozaawansowany
Czas realizacji: ~ 45 minut
Wymagania wstępne: Znajomość ML, DL, Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), Widzenie komputerowe (CV) i programowanie w języku Python.
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Odkryj koncepcję mechanizmu uwagi – potężne podejście, które umożliwia modelom językowym koncentrację na określonych segmentach sekwencji wejściowej w celu zrozumienia informacji kontekstowych.
- Dowiedz się, jak działa i jakie są jego zastosowania.
- Zrozum, w jaki sposób mechanizm uwagi jest stosowany w modelach uczenia maszynowego.
8. Modele transformatorów i modele BERT
Trudność kursu: Poziom początkujący
Czas realizacji: ~ 45 minut
Wymagania wstępne: Średnio zaawansowana znajomość ML, zrozumienie osadzania słów i mechanizmu uwagi oraz doświadczenie z Pythonem i TensorFlow.
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Poznaj architekturę transformatora i odkryj, w jaki sposób dwukierunkowa reprezentacja enkodera z modelu transformatora (BERT) jest budowana przy użyciu transformatorów.
- Obejmuje różne zadania NLP, do których używany jest model BERT.
9. Twórz modele podpisów obrazów
Trudność kursu: Poziom średniozaawansowany
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Znajomość programowania ML, DL, NLP, CV i Python.
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Jak zidentyfikować elementy modelu podpisów obrazów.
- Jak zbudować i ocenić model podpisów pod obrazami.
- Jak tworzyć własne modele podpisów do zdjęć i wykorzystywać je do tworzenia podpisów.
10. Wprowadzenie do studia generatywnej AI
Trudność kursu: Poziom wprowadzający
Czas realizacji: ~ 1 dzień (Ukończ quiz/laboratorium w swoim czasie)
Wymagania wstępne: Nie
Czego nauczą się entuzjaści sztucznej inteligencji?
- Rozpoznaj cel Studio Generatywnej AI, produkt Vertex AI.
- W tym kursie omówione są także opcje i właściwości Generative AI Studio.
- Zawiera praktyczne laboratorium, w którym można wykorzystać to narzędzie.
Po ukończeniu tych dziesięciu bezpłatnych kursów uczestnicy będą mogli kompleksowo zrozumieć generatywną sztuczną inteligencję i jej praktyczne zastosowania. Uczniowie mogą wykorzystać swoją nowo zdobytą wiedzę do rozwoju dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji, tworząc innowacyjne produkty, które mogą pozytywnie wpłynąć na nasze społeczeństwo.
"W świecie, w którym ChatGPT i inne aplikacje AI mogą robić wiele rzeczy, które ludzie kiedyś musieli robić sami lub do których musieli zatrudniać innych, pojawia się pytanie: „w jaki sposób mogę dodać wartość?” staje się bardziej aktualne niż kiedykolwiek.” – Hendrith Vanlon Smith Jr, dyrektor generalny Mayflower-Plymouth, w swojej książce Niezbędne informacje biznesowe.
Aby być na bieżąco z postępami AI, odwiedź stronę zjednoczyć.ai.
