Модели и платформы ИИ
Изучите Генеративный ИИ с помощью Google
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Экосистема искусственного интеллекта (ИИ) развивалась стремительно в последние пять лет, и Генеративный ИИ (ГИИ) возглавляет эту эволюцию. Фактически, рынок Генеративного ИИ ожидается достигнет $36 миллиардов к 2028 году, по сравнению с $3,7 миллиардами в 2023 году.
Сегодня Генеративный ИИ влияет на многие отрасли, такие как здравоохранение, маркетинг, мода и развлечения, поскольку генераторы ИИ, такие как генераторы изображений ИИ и генераторы видео ИИ, показали потенциал для замены ручных задач человека. Однако продвижение в этой области требует специализированных навыков ИИ.
Итак, чтобы сделать обучение проще для энтузиастов ИИ, Google (GOOGL ) запустил 10 бесплатных курсов по Генеративному ИИ. Прежде чем мы обсудим их, давайте кратко рассмотрим, что такое генеративный ИИ.
Что такое Генеративный ИИ и почему изучение Генеративного ИИ важно?
Генеративный ИИ – это специализированная область ИИ, которая фокусируется на построении моделей, которые могут генерировать новый реалистичный контент, такой как изображения, текст, аудио или видео, используя существующие данные.
Например, модели, такие как ChatGPT и DALL-E, являются яркими примерами Генеративного ИИ, поскольку мы наблюдаем их реальные приложения. ChatGPT интегрирован в поисковую систему Bing, а браузер Edge теперь включает DALL-E.
По мере эволюции Генеративного ИИ поддержание актуальности этой технологии стало крайне важным по нескольким причинам:
- Обеспечивает производительность бизнеса, эффективность затрат и повышенную эффективность.
- Поощряет экспериментирование и творчество.
- Поддерживает сотрудничество человека и ИИ и расширяет возможности человека.
- Позволяет разработать инновационные стратегии решения проблем.
Теперь давайте рассмотрим, как Google помогает учащимся изучать Генеративный ИИ.
10-курсовый путь обучения Генеративному ИИ от Google
1. Введение в Генеративный ИИ
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 45 минут
Предварительные требования: Нет
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Что такое Генеративный Искусственный Интеллект, как он работает, какие его применения и как он отличается от стандартных методов машинного обучения (МО).
- Ознакомление с инструментами Google для создания собственных приложений Генеративного ИИ.
- Изучение типов моделей Генеративного ИИ: унимодальных или мультимодальных, в этом курсе. Унимодальные системы принимают только один тип входных данных, тогда как мультимодальные системы могут принимать более одного типа входных данных.
2. Введение в Большие Языковые Модели
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 45 минут
Предварительные требования: Нет
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Изучение Больших Языковых Моделей (БЯМ) – моделей ИИ, обученных на больших объемах текстовых данных. “Google’s Bard AI” является отличным примером БЯМ, который позволяет осуществлять продвинутое взаимодействие человека и машины.
- Понимание того, как БЯМ используются для анализа настроений.
- Изучение настройки подсказок, с помощью которой подсказки, заданные языковой модели, уточняются для достижения желаемого вывода.
- Изучение инструментов, которые Google предоставляет для разработки Генеративного ИИ.
3. Введение в Ответственный ИИ
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Нет
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Что такое Ответственный Искусственный Интеллект? Почему он важен и как Google реализует эту технологию в своих продуктах.
- Введение в 7 принципов Ответственного ИИ от Google.
4. Основы Генеративного ИИ
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Нет
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Содержит весь контент из предыдущих трех курсов.
- Включает окончательный тест, с помощью которого вы можете продемонстрировать свое понимание фундаментальных концепций Генеративного ИИ.
5. Введение в Генерацию Изображений
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Знания МО, Глубокого Обучения (ГО), Свёрточных Нейронных Сетей (СНС) и программирования на Python.
Что изучат энтузиасты ИИ?
- В этом курсе вы узнаете о диффузионных моделях, их работе и реализации.
- Понимание того, что такое необусловленные диффузионные модели.
- Улучшения в текст-изображение диффузионных моделях.
- Обучение и развертывание этих моделей на Vertex AI – полностью управляемой платформе МО от Google.
6. Архитектура Кодировщик-Декодировщик
Уровень сложности курса: Средний уровень
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Знания программирования на Python и TensorFlow.
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Откройте для себя ключевые компоненты архитектуры кодировщик-декодировщик.
- Понимание того, как использовать архитектуру кодировщик-декодировщик для обучения модели и генерации текста из нее.
- Включает практическую лабораторную работу, где вы будете писать код на TensorFlow, популярной платформе разработки МО для построения моделей производственного уровня.
7. Механизм Внимания
Уровень сложности курса: Средний уровень
Время завершения: ~ 45 минут
Предварительные требования: Знания МО, ГО, Обработки Естественного Языка (ОЕЯ), Компьютерного Зрения (КЗ) и программирования на Python.
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Откройте для себя концепцию механизма внимания – мощный подход, который позволяет языковым моделям сосредоточиться на определенных сегментах входной последовательности для понимания контекстной информации.
- Понимание того, как он работает и его применения.
- Понимание того, как механизм внимания применяется к моделям МО.
8. Модели Трансформера и Модели BERT
Уровень сложности курса: Уровень начинающего
Время завершения: ~ 45 минут
Предварительные требования: Средний уровень знаний МО, понимание вложений слов и механизма внимания, а также опыт работы с Python и TensorFlow.
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Понимание архитектуры Трансформера и изучение того, как модель BERT (Bidirectional Encoder Representation from the Transformer) строится с помощью Трансформеров.
- Изучение различных задач ОЕЯ, для которых используется модель BERT.
9. Создание Моделей Подписей Изображений
Уровень сложности курса: Средний уровень
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Знания МО, ГО, ОЕЯ, КЗ и программирования на Python.
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Понимание элементов модели подписи изображения.
- Понимание того, как построить и оценить модель для подписи изображения.
- Понимание того, как создать свои собственные модели подписи для фотографий и использовать их для создания подписей.
10. Введение в Студию Генеративного ИИ
Уровень сложности курса: Вводный уровень
Время завершения: ~ 1 день (Завершите тест/лабораторную работу в свое время)
Предварительные требования: Нет
Что изучат энтузиасты ИИ?
- Понимание цели Студии Генеративного ИИ, продукта Vertex AI.
- Варианты и свойства Студии Генеративного ИИ также рассматриваются в этом курсе.
- Содержит практическую лабораторную работу, где вы можете использовать этот инструмент.
После завершения этих десяти бесплатных курсов учащиеся могут получить всестороннее понимание Генеративного ИИ и его практических применений. Учащиеся могут использовать свои новые знания для продвижения в области Генеративного ИИ, создавая инновационные продукты, которые могут положительно повлиять на нашу жизнь.
“В мире, где ChatGPT и другие приложения ИИ могут делать многое из того, что люди раньше должны были делать сами или нанимать других людей для этого, вопрос «как я добавлю ценность?» становится более актуальным, чем когда-либо.” ― Хендрит Ванлон Смит-младший, генеральный директор Mayflower-Plymouth, в своей книге Бизнес-эссенциалы.
Чтобы оставаться в курсе событий в области ИИ, посетите unite.ai.
