Trí tuệ nhân tạo
Tìm hiểu AI sáng tạo với Google
Hệ sinh thái Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển nhanh chóng trong XNUMX năm qua, với Trí tuệ nhân tạo (GAI) dẫn đầu quá trình phát triển này. Trên thực tế, thị trường AI sáng tạo dự kiến sẽ đạt $ 36 tỷ bởi 2028, so với 3.7 tỷ đô la vào năm 2023.
Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo AI đang ảnh hưởng đến nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, tiếp thị, thời trang và giải trí vì các trình tạo AI như Trình tạo hình ảnh AI và Trình tạo video AI đã cho chúng ta thấy tiềm năng thay thế các công việc thủ công của con người. Tuy nhiên, tiến bộ trong lĩnh vực này đòi hỏi một bộ kỹ năng AI chuyên biệt.
Vì vậy, để giúp những người đam mê AI học tập dễ dàng hơn, Google đã ra mắt 10 khóa học miễn phí về AI sáng tạo. Trước khi chúng ta thảo luận về chúng, hãy xem ngắn gọn AI tổng quát là gì.
AI sáng tạo là gì và tại sao việc học AI sáng tạo lại quan trọng?
Trí tuệ nhân tạo là một miền AI chuyên biệt tập trung vào việc xây dựng các mô hình có thể tạo ra nội dung thực tế mới, như hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video, sử dụng các mẫu dữ liệu hiện có.
Ví dụ, các mô hình như ChatGPT và DALL-E là những ví dụ nổi bật về AI sáng tạo khi chúng ta đang quan sát các ứng dụng trong thế giới thực của chúng. ChatGPT bây giờ là tích hợp vào công cụ tìm kiếm của Bing, trong khi Trình duyệt Edge hiện kết hợp DALL-E.
Khi AI Sáng tạo phát triển, việc cập nhật công nghệ này trở nên quan trọng vì một số lý do:
- Đảm bảo năng suất kinh doanh, tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả.
- Khuyến khích thử nghiệm và sáng tạo.
- Hỗ trợ cộng tác giữa con người và AI và tăng cường khả năng của con người.
- Cho phép các chiến lược giải quyết vấn đề sáng tạo.
Bây giờ, hãy xem cách Google đang giúp người học nghiên cứu AI Sáng tạo.
Lộ trình học tập AI sáng tạo gồm 10 khóa học của Google
1. Giới thiệu về AI sáng tạo
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 45 phút
Điều kiện tiên quyết: Không
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Trí tuệ nhân tạo sáng tạo là gì, nó hoạt động như thế nào, ứng dụng của nó là gì và nó khác với tiêu chuẩn như thế nào học máy (ML) kỹ thuật.
- Bao gồm các công cụ của Google để tạo các ứng dụng AI Sáng tạo của riêng bạn.
- Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các loại mô hình AI sáng tạo: đơn phương thức hoặc đa phương thức, trong khóa học này. Các hệ thống đơn phương thức chỉ nhận một loại đầu vào, trong khi các hệ thống đa phương thức có thể nhận nhiều hơn một loại đầu vào.
2. Giới thiệu về các mô hình ngôn ngữ lớn
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 45 phút
Điều kiện tiên quyết: Không
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Khóa học này khám phá LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) – Các mô hình AI được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. “Trí tuệ nhân tạo Bard của Google” là một ví dụ tuyệt vời về LLM giúp tương tác giữa người và máy tiên tiến có thể thực hiện được.
- Hiểu cách LLM được sử dụng để phân tích tình cảm.
- Tìm hiểu về điều chỉnh lời nhắc, qua đó các lời nhắc đưa ra cho một mô hình ngôn ngữ được tinh chỉnh để đạt được đầu ra mong muốn.
- Bao gồm các công cụ mà Google cung cấp để phát triển Gen AI.
3. Giới thiệu về AI có trách nhiệm
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Không
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Là gì Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm? Tại sao nó lại quan trọng và cách Google triển khai công nghệ này trong các sản phẩm của mình.
- Giới thiệu về 7 nguyên tắc AI có trách nhiệm của Google.
4. Các nguyên tắc cơ bản về AI sáng tạo
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Không
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Chứa tất cả nội dung từ ba khóa học trước.
- Bao gồm một bài kiểm tra cuối kỳ mà qua đó bạn có thể thể hiện sự hiểu biết của mình về các khái niệm cơ bản của Trí tuệ nhân tạo Sáng tạo.
5. Giới thiệu về tạo ảnh
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức về ML, Deep Learning (DL), Convolutional Neural Nets (CNN) và lập trình Python.
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá mô hình khuếch tán, làm việc của họ, và thực hiện.
- Hiểu mô hình khuếch tán không điều kiện là gì.
- Những cải tiến trong mô hình khuếch tán văn bản thành hình ảnh.
- Đào tạo và triển khai các mô hình này trên Đỉnh AI – một nền tảng ML được quản lý hoàn toàn bởi Google.
6. Kiến trúc bộ mã hóa-giải mã
Độ khó của khóa học: Trình độ trung cấp
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức về lập trình Python và TensorFlow.
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Khám phá các thành phần chính của kiến trúc bộ mã hóa-giải mã.
- Hiểu cách sử dụng kiến trúc bộ mã hóa-giải mã để đào tạo một mô hình và tạo văn bản từ mô hình đó.
- Bao gồm hướng dẫn trong phòng thí nghiệm nơi bạn sẽ viết mã trong TensorFlow, một nền tảng phát triển ML phổ biến để xây dựng các mô hình cấp sản xuất.
7. Cơ chế chú ý
Độ khó của khóa học: Trình độ trung cấp
Thời gian hoàn thành: ~ 45 phút
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức về ML, DL, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính (CV) và lập trình Python.
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Khám phá khái niệm về cơ chế chú ý – một cách tiếp cận mạnh mẽ cho phép các mô hình ngôn ngữ tập trung vào các phân đoạn trình tự đầu vào cụ thể để hiểu thông tin theo ngữ cảnh.
- Tìm hiểu làm thế nào nó hoạt động và sử dụng của nó.
- Hiểu cách cơ chế chú ý được áp dụng cho các mô hình ML.
8. Mô hình máy biến áp & Mô hình BERT
Độ khó của khóa học: Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian hoàn thành: ~ 45 phút
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức trung cấp về ML, hiểu biết về nhúng từ và cơ chế chú ý, đồng thời có kinh nghiệm với Python và TensorFlow.
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Tìm hiểu về kiến trúc Máy biến áp và khám phá cách Biểu diễn Bộ mã hóa Hai chiều từ mô hình Máy biến áp (BERT) được xây dựng bằng Máy biến áp.
- Bao gồm các nhiệm vụ NLP khác nhau mà mô hình BERT được sử dụng.
9. Tạo mô hình chú thích hình ảnh
Độ khó của khóa học: Trình độ trung cấp
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức về lập trình ML, DL, NLP, CV và Python.
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Cách xác định các yếu tố của một mô hình chú thích hình ảnh.
- Cách xây dựng và đánh giá mô hình chú thích ảnh.
- Cách tạo mô hình chú thích của riêng bạn cho ảnh và sử dụng chúng để tạo chú thích.
10. Giới thiệu về Generative AI Studio
Độ khó của khóa học: cấp độ giới thiệu
Thời gian hoàn thành: ~ 1 ngày (Hoàn thành bài kiểm tra/phòng thí nghiệm trong thời gian của riêng bạn)
Điều kiện tiên quyết: Không
Những người đam mê AI sẽ học được gì?
- Nhận ra mục đích của Xưởng AI sáng tạo, một sản phẩm AI của Vertex.
- Các tùy chọn và thuộc tính của Generative AI Studio cũng được đề cập trong khóa học này.
- Chứa một phòng thí nghiệm thực hành nơi bạn có thể sử dụng công cụ này.
Sau khi hoàn thành mười khóa học miễn phí này, người học có thể hiểu toàn diện về AI sáng tạo và các ứng dụng thực tế của nó. Người học có thể sử dụng kiến thức mới thu được của mình để thúc đẩy lĩnh vực AI sáng tạo, xây dựng các sản phẩm sáng tạo có thể tác động tích cực đến xã hội của chúng ta.
"Trong một thế giới mà ChatGPT và các ứng dụng AI khác có thể làm nhiều việc mà con người từng cần phải tự làm hoặc cần thuê người khác làm, câu hỏi 'tôi sẽ gia tăng giá trị bằng cách nào?' trở nên phù hợp hơn bao giờ hết.” – Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO của Mayflower-Plymouth, trong cuốn sách của mình Yếu tố kinh doanh.
Để luôn cập nhật về những tiến bộ của AI, hãy truy cập đoàn kết.ai.
