Τα 5 καλύτερα μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης

Αυτό το μάθημα είναι ένα από τα καλύτερα σεμινάρια για αρχάριους για να ξεκινήσουν με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Η διαδρομή εκμάθησης καλύπτει θεμελιώδεις έννοιες, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων μεγάλων γλωσσών (LLM), υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης και άμεσης μηχανικής.

PIA VPN | Το #1 Πιο Έμπιστο VPN Στην Ελλάδα | Απόκτησε 2 έτη + 4 μήνες δωρεάν με 1.85€/μήνα

Συνδεθείτε στην ομάδα ⁨DirectVorteX⁩ στο Viber

Διαβάστε επίσης :Αξίζει τον κόπο να παρακολουθήσω ένα μάθημα φωτογραφίας με smartphone;

15 καλύτεροι ιστότοποι για την εκμάθηση νέων δεξιοτήτων

Η διαδρομή μάθησης χωρίζεται στα ακόλουθα πέντε μαθήματα.

1. Εισαγωγή στο Generative AI: Αυτό το μάθημα παρέχει μια σαφή εξήγηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, των εφαρμογών της και του πώς διαφέρει από τις παραδοσιακές τεχνικές μηχανικής εκμάθησης.
2. Εισαγωγή στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα: Αυτό το μάθημα εισάγει τα LLM, τις περιπτώσεις χρήσης τους και πώς ο γρήγορος συντονισμός μπορεί να ενισχύσει την απόδοση του LLM.
3. Εισαγωγή στο Responsible AI: Αυτό το μάθημα διερευνά την υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη και τη σημασία της. Καλύπτει επίσης τις 7 αρχές τεχνητής νοημοσύνης της Google και τον τρόπο με τον οποίο τις εφαρμόζει στα προϊόντα της.
4. Prompt Design σε Vertex AI: Αυτό το μάθημα περιλαμβάνει τέσσερα πρακτικά εργαστήρια που μπορούν να σας βοηθήσουν να αποκτήσετε μια θεμελιώδη κατανόηση της γενετικής υλοποίησης τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των σεναρίων μάρκετινγκ πραγματικού κόσμου. Θα χρησιμοποιήσετε το Vertex AI Studio και θα μάθετε την τέχνη της άμεσης μηχανικής με το Gemini.
5. Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη (Εφαρμογή αρχών AI με το Google Cloud): Η εφαρμογή των αρχών της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι δύσκολη. Αυτό το μάθημα δείχνει πώς να το κάνετε αυτό, χρησιμοποιώντας την εμπειρία της Google ως παράδειγμα.

Αυτά τα μαθήματα παρέχουν υλικό με τη μορφή βίντεο, συμπληρωματικών λιστών ανάγνωσης, πρακτικών εργαστηρίων και κουίζ για να ελέγξετε την κατανόησή σας για τις έννοιες. Με την ολοκλήρωση κάθε μαθήματος, θα κερδίζετε επίσης ένα σήμα ολοκλήρωσης.

Αυτό το δωρεάν μάθημα 30 ωρών για το Generative AI είναι ένα από τα πιο ολοκληρωμένα μαθήματα για προγραμματιστές. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στο κανάλι YouTube του freeCodeCamp ή στο iNeuron πλατφόρμα. Εάν αποκτήσετε πρόσβαση στο μάθημα μέσω του iNeuron, θα λάβετε περισσότερες δυνατότητες, όπως πρόσβαση στον πίνακα ελέγχου, πόρους μαθημάτων, αποκλειστική υποστήριξη κοινότητας, κουίζ και αξιολογήσεις σε όλες τις ενότητες.

Πρώτα θα μάθετε τις θεωρητικές έννοιες που σχετίζονται με το genAI. Στη συνέχεια, θα αποκτήσετε πρακτική γνώση πολλών εργαλείων, συμπεριλαμβανομένων των βάσεων δεδομένων Gemini Pro, OpenAI, Llama, Langchain, Pinecone και Vector. Θα δημιουργήσετε πολλές εφαρμογές πραγματικού κόσμου ενώ κάνετε αυτό το μάθημα. Τα κουίζ, η υποστήριξη της κοινότητας και οι αξιολογήσεις μπορούν να σας βοηθήσουν να ενισχύσετε περαιτέρω τις έννοιες που έχετε μάθει.

Αν και μπορείτε να καλύψετε αυτό το μάθημα με τον δικό σας ρυθμό, οι εκπαιδευτές το έχουν δομήσει σε 13 ημέρες. Σύμφωνα με freeCodeCamp ορίστε τι μπορείτε να περιμένετε:

• Ημέρες 1-2: Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στην Κοινότητα Generative AI και OpenAI, θέτοντας τις θεμελιώδεις γνώσεις σχετικά με το OpenAI API, ένα κρίσιμο εργαλείο για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.
• Ημέρες 3-5: Οι μαθητές θα βουτήξουν στο LangChain και την ενσωμάτωσή του με το Hugging Face API, δίνοντας έμφαση στη μνήμη στο LangChain για να δημιουργήσουν πιο συνεκτικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Ημέρες 6-7: Το μάθημα ενισχύεται με ένα πρακτικό έργο που χρησιμοποιεί το OpenAI & LangChain, καθοδηγώντας τους μαθητές στις φάσεις ανάπτυξης και ανάπτυξης ενός παραγωγικού έργου AI.
• Ημέρες 8-10: Μια βαθιά κατάδυση στις διανυσματικές βάσεις δεδομένων για AI και εξοικείωση με εργαλεία όπως το Pinecone και το ChromaDB, απαραίτητα για τον αποτελεσματικό χειρισμό σύνθετων δεδομένων AI.
• Ημέρα 11: Εισαγωγή στο Meta Llama 2, εξερευνώντας τις τελευταίες εξελίξεις στα μοντέλα παραγωγής.
• Ημέρες 12-13: Μια εντατική σειρά δύο μερών για τη δημιουργία ενός έργου ιατρικού chatbot από άκρο σε άκρο, που παρουσιάζει πραγματικές εφαρμογές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.
• Ειδικές Συνεδρίες: Πρόσθετες πληροφορίες για όλα όσα πρέπει να ξέρετε για τα μοντέλα Gemini Pro LLM και ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργείται από άκρο σε άκρο χρησιμοποιώντας το Google Gemini Pro. Το μάθημα κορυφώνεται με ένα διαδικτυακό σεμινάριο σχετικά με τη γενετική επανάσταση της τεχνητής νοημοσύνης, που προβλέπει το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό το σύντομο μάθημα AI διδάσκεται από τον πρωτοπόρο της τεχνητής νοημοσύνης Andrew Ng. Καλύπτει πώς λειτουργεί η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, τι μπορεί και τι δεν μπορεί να κάνει, πώς να το χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά και τις ευκαιρίες και τους κινδύνους στο genAI. Θα λάβετε επίσης μερικές συμβουλές σχετικά με την άμεση μηχανική. Το καλύτερο μέρος αυτού του μαθήματος είναι ότι δεν χρειάζεστε προηγούμενη γνώση κωδικοποίησης ή τεχνητής νοημοσύνης για να το παρακολουθήσετε.

Ο εκπαιδευτής, Andrew Ng, έχει διδάξει άλλα μαθήματα μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, τα οποία θεωρούνται από τα καλύτερα μαθήματα για το θέμα. Κουίζ, υλικό ανάγνωσης και πρακτικές ασκήσεις συμπληρώνουν τις ενότητες του μαθήματος.

Σύμφωνα με DeepLearning.AI μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, θα μάθετε:

• Τι είναι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Τι μπορεί και τι δεν μπορεί να κάνει.
• Πώς να το χρησιμοποιήσετε στον δικό σας κόσμο/επιχείρηση.
• Πώς να απομυθοποιήσετε την παραπληροφόρηση σχετικά με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και να χρησιμοποιήσετε την τεχνολογία στα καλύτερά της.
• Βέλτιστες πρακτικές για τη μάθηση και τη διερεύνηση εάν το genAI θα ήταν χρήσιμο ή όχι.

Αυτό το μάθημα της Microsoft είναι αναμφισβήτητα το πιο σε βάθος μάθημα ανοιχτού κώδικα που είναι διαθέσιμο για όσους θέλουν να εισέλθουν στον κόσμο της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Δομημένο ως μια σειρά μαθημάτων “Learn” και “Build”, προσφέρει μια ολοκληρωμένη κατανόηση των εννοιών παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης και πρακτικής εφαρμογής χρησιμοποιώντας Python και TypeScript.

Κάθε θέμα περιλαμβάνει μια σύντομη εισαγωγή βίντεο που ακολουθείται από ένα γραπτό μάθημα. Θα έχετε πρόσβαση σε δείγματα κώδικα Python και TypeScript που υποστηρίζουν το Azure OpenAI και το OpenAI API.

Αυτό το μάθημα παρέχει επίσης συνδέσμους με επιπλέον πόρους, εάν θέλετε να προχωρήσετε πέρα ​​από το βασικό πρόγραμμα σπουδών. Μπορείτε να εγγραφείτε στον επίσημο διακομιστή Discord για να συναντηθείτε και να δικτυωθείτε με άλλους μαθητές.

Αυτό το μάθημα από την IBM στο Coursera προσφέρει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση των θεμελιωδών εννοιών, δυνατοτήτων, μοντέλων, εργαλείων και εφαρμογών της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Μέσα από πέντε σύντομα, αυτοδύναμα μαθήματα, το καθένα απαιτεί 3-5 ώρες για να ολοκληρωθεί, μπορείτε να κατανοήσετε πώς να χρησιμοποιήσετε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσετε την καριέρα και τη ζωή σας γενικότερα.

Η εξειδίκευση καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων, συμπεριλαμβανομένων ισχυρών τεχνικών άμεσης μηχανικής για την επίτευξη των επιθυμητών αποτελεσμάτων, κατανόηση θεμελιωδών μοντέλων όπως το GPT, το DALL-E και το IBM Granite, και εισαγωγή στις ηθικές επιπτώσεις και τις εκτιμήσεις γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.

Εάν έχετε ήδη εμπειρία με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να εγγραφείτε σε μία από τις εξειδικεύσεις της IBM που βασίζονται σε ρόλους: