具有大型语言模型的生成式人工智能
讲师：Antje Barth
口袋资源独家Coursera付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
你将学到什么
在具有大型语言模型 (LLM) 的生成式 AI 中，您将学习生成式 AI 工作原理以及如何将其部署到实际应用程序中的基础知识。
通过学习本课程，您将学会： – 深入了解生成式人工智能，描述典型的基于法学硕士的生成式人工智能生命周期的关键步骤，从数据收集和模型选择，到性能评估和部署 – 详细描述为 LLM 提供支持的变压器架构、它们的训练方式以及微调如何使 LLM 适应各种特定用例 – 使用经验缩放定律来跨数据集大小、计算预算和推理要求优化模型的目标函数 – 应用最先进的培训、调优、推理、工具和部署方法，在项目的特定约束下最大限度地提高模型的性能 – 聆听行业研究人员和从业者的故事后，讨论生成人工智能为企业带来的挑战和机遇 对法学硕士的工作原理以及培训和部署它们背后的最佳实践有良好基础了解的开发人员将能够为他们的公司做出正确的决策，并更快地构建工作原型。本课程将支持学习者建立关于如何最好地利用这项令人兴奋的新技术的实用直觉。 这是一门中级课程，因此您应该具有一些 Python 编码经验才能充分利用它。您还应该熟悉机器学习的基础知识，例如监督和无监督学习、损失函数以及将数据拆分为训练集、验证集和测试集。如果您已经学习了 DeepLearning.AI 的机器学习专业化或深度学习专业化，您就可以准备好学习本课程并更深入地了解生成式 AI 的基础知识。
你将学到什么
- 获得基础知识、实践技能以及对生成式人工智能如何工作的功能性理解
- 深入了解 Gen AI 的最新研究，了解企业如何利用尖端技术创造价值
- 来自当今在业务用例中积极构建和部署 AI 的 AWS AI 专家从业者的指导
您将获得的技能
- 生成式人工智能
- 法学硕士
- 大语言模型
- 机器学习
- Python编程
声明：口袋资源网（koudaizy.com）提供的所有课程、素材等资源全部来源于互联网，赞助VIP仅用于对口袋资源服务器带宽及网站运营等费用支出做支持，从本站下载资源，说明你已同意本条款。
