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微软免费课程、吴恩达开新课,顶级生成式AI必备课程来了

你准备好了吗?开启新一轮的学习之旅。

在生成式 AI 盛行的当下,你是否被这种技术所折服,例如输入一段简简单单的文字,转眼之间,一幅精美的图片,又或者是文笔流畅的文字就展现在你的面前。

相信很多人有这种想法,认为生成式 AI 深不可测,没有系统的课程讲解是 get 不到其中的精髓的。假如有科技公司或知名学者来帮助完成这项任务,可谓是利好广大研究者。

那么,作为一个初学者,该如何入门呢?

近日,微软推出了一门专为初学者打造的关于生成式 AI 的课程,该课程内容丰富,包括 LLM 简介、提示工程基础知识、构建文本生成 / 聊天应用程序等。

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课程地址:https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

该课程总共 12 课时,每节课包含一个简短的主题视频介绍,课中讲解的项目还会有 Juypter Notebook 代码示例,除此之外,用户还能链接到额外的资源,进行更深入的学习。

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接下来,我们看看每节课的主要内容是什么。

  • 课时 1:如何学习本门课程,主要介绍这门课程有哪些结构,让读者了解这门课程大概讲的是什么;

  • 课时 2:介绍生成式 AI 和 LLM,让用户理解什么是生成式 AI 以及 LLM 是如何工作的;

  • 课时 3:探索和比较不同的 LLM,学习完本课时,以后该用哪个模型都会一清二楚;

  • 课时 4:负责任地使用生成式 AI,帮助用户了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险;

  • 课时 5:理解提示工程基础,熟练掌握提示的结构和用法;

  • 课时 6:如何创建高级提示,应用提示工程技术来改善提示的结果;

  • 课时 7:构建文本生成应用程序;

  • 课时 8:构建聊天应用程序,学习完本课时,可以帮助用户构建一个图像生成应用程序;

  • 课时 9:使用向量数据库构建搜索应用程序,示例展示了创建一个使用 Embeddings 搜索数据的应用程序;

  • 课时 10:构建低代码 AI 应用程序;

  • 课时 11:集成外部应用程序与函数调用;

  • 课时 12:帮助开发者在开发生成式 AI 应用程序时应用 UX 设计原则。

我们以课时 3 为例,打开该课程,首先是一段直白的视频介绍,点击视频,即可免费观看本视频。

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接着是对这节课的主要概括,学习目标,模型分类包括用于音频和语音识别图像生成文本生成的模型都会讲到。大家可以点开课程链接进行查看,内容非常丰富。

看到这门课程后,大家一致的好评:「对于初学者来说,确实是一个很好的资源。」

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除了微软,著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达也推出了一门面向所有人的生成式 AI 课程《Generative AI for Everyone》。

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课程地址:https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

吴恩达表示:「通过这门课程,你可以了解生成式 AI 是如何工作的,如何在专业或个人环境中使用它,以及它将如何影响工作、企业和社会。每个人都可以访问本课程,无论你是否有编程经验,或者是否有 AI 领域的基础知识,所有人都可以参与。」

该课程主要分三周讲解,每周 2 小时。现在课程内容都可以观看,大家可以学起来了。

入门生成式 AI 课程吴恩达微软
相关数据
吴恩达人物

斯坦福大学教授,人工智能著名学者,机器学习教育者。2011年,吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目,以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日,吴恩达加入百度,负责“百度大脑”计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达宣布从百度辞职。2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任公司的首席执行官。2018年1月,吴恩达成立了投资机构AI Fund。

所属机构
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

图像生成技术

图像生成(合成)是从现有数据集生成新图像的任务。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

文本生成技术

文本生成是生成文本的任务,其目的是使人类书写文本难以区分。

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