生成式人工智能基础专业化
生成式人工智能：增强您的创造力和实际应用。揭秘深度学习与深度学习 它后面的发动机。
讲师：Uplatz Training
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你将学到什么
- 定义生成式人工智能及其用例
- 了解大型语言模型 (LLM)
- 了解人工智能领域的法学硕士
- 掌握快速工程
- 了解快速工程的工具
- 了解 Responsible AI 的基础知识和重要性
- 了解 Google 的 7 个人工智能原则
- 理解生成人工智能的影响、考虑因素和道德问题
要求
- 充满热情和决心，在世界上留下自己的印记！
描述
热烈欢迎学习Uplatz的生成人工智能基础专业课程。
生成式人工智能，也称为genAI，是一个强大且令人兴奋的人工智能领域，专注于创建新内容，这与许多其他主要分析或解释现有数据的人工智能系统不同。它可以产生不同的输出，例如：
- 文本：诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。
- 图片：逼真的肖像、风景、抽象艺术、3D 模型等。
- 音频：各种风格的音乐、音效、语音等。
- 视频：逼真的模拟、风格化的动画等。
生成式人工智能的工作原理
将生成式 AI 想象为一位接受过大量数据（文本、图像等）训练的极具创造力的艺术家。该培训使其能够：
- 了解数据中的模式和关系。例如，单词通常如何组合成句子，光如何与物体相互作用以创建图像，或者音符如何排列以形成旋律。
- 开发捕获这些模式的统计模型。这些模型就像生成新内容的内部“食谱”。
- 接收用户的提示或输入，指导创作过程。这可以是文字描述、草图，甚至只是风格偏好。
- 使用其模型和提供的提示生成类似于训练数据但不仅仅是副本的全新作品。
生成人工智能中使用的不同技术
- 生成对抗网络（GAN）：两种人工智能模型相互竞争，一种创建新内容，另一种试图将其与真实数据区分开来。这项竞赛提高了生成模型创建现实输出的能力。
- 变分自动编码器（VAE）：将数据编码到潜在空间中，允许在该空间内操作和生成新的数据点。
- Transformers：强大的神经网络架构，擅长理解和生成文本、代码和其他顺序数据。
需要记住的要点
- 生成式人工智能仍在开发中，但它正在迅速发展，并具有惊人的潜力。
- 虽然极具创造力，但重要的是要记住它仍然是一台机器，其输出的道德影响需要仔细考虑。
- 它是适用于艺术、设计、药物发现等各种应用的强大工具。
生成式 AI 基础专业化 – 课程课程
生成式人工智能简介
- 什么是生成式人工智能？
- 生成式人工智能之旅
- 生成式人工智能如何运作？
- 生成式人工智能在不同领域和行业的应用
大语言模型简介（LLM）
- 什么是法学硕士？
- 大型语言模型如何工作？
- 大语言模型的总体架构
- 语言模型能做什么？
- LLM的挑战和局限性是什么？
- AI 领域的 LLM
- LLM用例/应用
生成式人工智能：快速掌握工程基础知识
- 什么是即时工程？
- 生成式人工智能模型中即时工程的相关性
- 创建提示并探索有影响力的提示示例
- 即时工程常用工具可帮助即时工程
负责任的人工智能简介
- 什么是负责任的人工智能？
- 为什么它很重要？
- Google 如何在其产品中实施负责任的人工智能？
- 谷歌的 7 项人工智能原则
生成式人工智能：影响、考虑因素和道德问题
- 生成式人工智能的局限性和相关问题
- 识别与生成人工智能相关的道德问题、担忧和滥用
- 负责任地使用生成人工智能的注意事项
- 生成式人工智能的经济和社会影响
本课程适合谁：
- 渴望从事生成人工智能职业的初学者和新手
- 生成人工智能科学家
- 人工智能科学家和工程师
- 任何对人工智能和 genAI 感兴趣的人
- 生成式 AI 领域解决方案架构师经理
- 生成式人工智能产品负责人
- 机器学习科学家
- 机器学习工程师
- 生成人工智能专家
- 深度学习工程师
- 数据科学家
- 生成式人工智能领导者
- 生成人工智能专家
- 数据科学经理
- 数据管道工程师
- 数据工程师
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