Naučite se generativne umetne inteligence z Googlom

Ekosistem umetne inteligence (AI) se je v zadnjih petih letih hitro razvijal, pri čemer je generativna umetna inteligenca (GAI) vodila ta razvoj. Pravzaprav se pričakuje, da bo trg Generative AI dosegel $ 36 milijarde 2028, v primerjavi z 3.7 milijarde dolarjev v letu 2023.

Generativna umetna inteligenca danes vpliva na številne industrije, kot so zdravstvo, trženje, moda in zabava, saj generatorji umetne inteligence, kot so AI generatorji slik in AI video generatorji so nam pokazale potencial za nadomestitev ročnih človeških opravil. Vendar napredek na tem področju zahteva specializiran nabor veščin AI.

Da bi olajšal učenje navdušencem AI, je Google predstavil 10 brezplačnih tečajev za Generative AI. Preden razpravljamo o njih, poglejmo na kratko, kaj je generativni AI.

Kaj je generativna umetna inteligenca in zakaj je učenje generativne umetne inteligence pomembno?

Generativna AI je specializirana domena umetne inteligence, ki se osredotoča na gradnjo modelov, ki lahko ustvarijo novo realistično vsebino, kot so slike, besedilo, zvok ali videi, z uporabo obstoječih vzorcev podatkov.

Na primer, modeli, kot so ChatGPT in DALL-E so vidni primeri generativne umetne inteligence, saj zdaj opazujemo njihove aplikacije v resničnem svetu. ChatGPT je integriran v Bingov iskalnik, medtem ko Brskalnik Edge zdaj vključuje DALL-E.

Ko se Generative AI razvija, je ostajanje na tekočem s to tehnologijo postalo ključno iz več razlogov:

• Zagotavlja poslovno produktivnost, stroškovno učinkovitost in večjo učinkovitost.
• Spodbuja eksperimentiranje in ustvarjalnost.
• Podpira sodelovanje med človekom in umetno inteligenco ter povečuje človeške zmogljivosti.
• Omogoča inovativne strategije reševanja problemov.

Zdaj pa poglejmo, kako Google pomaga učencem pri študiju Generative AI.

Googlova generativna učna pot z 10 tečaji

1. Uvod v generativno umetno inteligenco

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 45 minut

Pogoji: Ne

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Kaj je generativna umetna inteligenca, kako deluje, kakšne so njene aplikacije in v čem se razlikuje od standardne strojno učenje (ML) tehnike.
• Zajema Googlova orodja za ustvarjanje lastnih aplikacij Generative AI.
• V tem tečaju boste izvedeli tudi o vrstah modelov Generative AI: unimodalnih ali multimodalnih. Unimodalni sistemi sprejmejo samo eno vrsto vnosa, medtem ko lahko multimodalni sistemi sprejmejo več kot eno vrsto vnosa.

2. Uvod v velike jezikovne modele

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 45 minut

Pogoji: Ne

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Ta tečaj raziskuje LLM (veliki jezikovni modeli) – Modeli AI, usposobljeni za velike količine besedilnih podatkov. “Googlov Bard AI” je odličen primer LLM, ki omogoča napredno interakcijo človek-stroj.
• Razumeti, kako se LLM uporabljajo za analizo razpoloženja.
• Spoznajte prompt tuning, prek katerega se pozivi, dani jezikovnemu modelu, izboljšajo, da se doseže želeni rezultat.

• Oglejte si orodja, ki jih Google ponuja za razvoj Gen AI.

3. Uvod v odgovorno umetno inteligenco

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Ne

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Kaj je Odgovorna umetna inteligenca? Zakaj je pomembna in kako Google to tehnologijo uvaja v svoje izdelke.
• Uvod v 7 Googlovih načel odgovorne umetne inteligence.

4. Osnove generativne umetne inteligence

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Ne

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Vsebuje vse vsebine iz prejšnjih treh tečajev.
• Vključuje končni kviz, s katerim lahko pokažete svoje razumevanje temeljnih konceptov generativne umetne inteligence.

5. Uvod v ustvarjanje slik

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Poznavanje ML, globokega učenja (DL), konvolucijskih nevronskih mrež (CNN) in programiranja v Pythonu.

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• V tem tečaju boste odkrili difuzijski modeli, njihovo delovanje in izvajanje.
• Razumeti, kaj so modeli brezpogojne difuzije.
• Izboljšave v modelih difuzije besedila v sliko.
• Usposabljanje in uvajanje teh modelov na Vertex AI – platformo ML, ki jo v celoti upravlja Google.

6. Arhitektura kodirnika-dekoderja

Težavnost tečaja: Vmesna stopnja

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Poznavanje programiranja v Pythonu in TensorFlow.

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Odkrijte ključne komponente arhitekture kodirnika-dekoderja.
• Razumeti, kako uporabiti arhitekturo kodirnika-dekoderja za usposabljanje modela in ustvarjanje besedila iz njega.
• Vključuje predstavitev laboratorija, kjer boste kodirali v TensorFlow, priljubljeni razvojni platformi ML za izdelavo modelov proizvodnega razreda.

7. Mehanizem pozornosti

Težavnost tečaja: Vmesna stopnja

Čas zaključka: ~ 45 minut

Pogoji: Poznavanje ML, DL, Obdelava naravnega jezika (NLP), računalniški vid (CV) in programiranje v Pythonu.

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Odkrijte koncept mehanizma pozornosti – močan pristop, ki jezikovnim modelom omogoča, da se osredotočijo na določene segmente vhodnega zaporedja, da bi razumeli kontekstualne informacije.
• Naučite se, kako deluje in kako se uporablja.
• Razumeti, kako se mehanizem pozornosti uporablja za modele ML.

8. Modeli transformatorjev in modeli BERT

Težavnost tečaja: Začetna raven

Čas zaključka: ~ 45 minut

Pogoji: Srednje znanje ML, razumevanje vdelave besed in mehanizma pozornosti ter izkušnje s Pythonom in TensorFlow.

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Spoznajte arhitekturo Transformerja in raziščite, kako je predstavitev dvosmernega kodirnika iz modela Transformer (BERT) zgrajena z uporabo transformatorjev.
• Zajema različne naloge NLP, za katere se uporablja model BERT.

9. Ustvarite modele za napise slik

Težavnost tečaja: Vmesna stopnja

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Poznavanje programiranja ML, DL, NLP, CV in Python.

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Kako prepoznati elemente modela za napise slike.
• Kako zgraditi in oceniti model za napisovanje slik.
• Kako ustvariti lastne modele napisov za fotografije in jih uporabiti za ustvarjanje napisov.

10. Uvod v Generative AI Studio

Težavnost tečaja: Uvodna raven

Čas zaključka: ~ 1 dan (izpolnite kviz/laboratorij ob svojem času)

Pogoji: Ne

Kaj se bodo naučili navdušenci AI?

• Prepoznajte namen Generative AI Studio, izdelek Vertex AI.
• V tem tečaju so zajete tudi možnosti in lastnosti programa Generative AI Studio.
• Vsebuje praktični laboratorij, kjer lahko uporabite to orodje.

Po zaključku teh desetih brezplačnih tečajev lahko učenci celovito razumejo Generative AI in njegove praktične aplikacije. Učenci lahko svoje na novo pridobljeno znanje uporabijo za napredek na področju generativne umetne inteligence in gradnjo inovativnih izdelkov, ki lahko pozitivno vplivajo na našo družbo.

"V svetu, kjer lahko ChatGPT in druge aplikacije AI naredijo veliko stvari, ki so jih morali ljudje nekoč narediti sami ali za to najeti druge ljudi, je vprašanje "kako bom dodal vrednost?" postane bolj relevanten kot kdaj koli prej.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, izvršni direktor podjetja Mayflower-Plymouth, v svoji knjigi Poslovne osnove.

Če želite biti obveščeni o napredku AI, obiščite združiti.ai.