Честный обзор бесплатного курса по ИИ от Google. Для всех ли?
Несколько дней назад Google запустил курс обучения генеративному ИИ "Generative AI learning path" с курсами, которые охватывают такие темы, как «Введение в генеративный ИИ», «Большие языковые модели», «Создание изображений» и т. д.
Лучше всего то, что некоторые курсы не требуют предварительных условий и бесплатны, поэтому даже те, у кого нет знаний в области программирования, могут максимально использовать курсы.
Вот все, что вам нужно знать об этих курсах ИИ.
Для кого этот курс?
Любой, кто заинтересован в изучении продуктов генеративного ИИ, больших языковых моделях и способах развертывания решений генеративного ИИ, должен записаться на этот курс.
Тем не менее, среди 10 курсов, предлагаемых Google, есть около 5 курсов, которые требуют некоторых знаний в области Python и машинного обучения. Но не волнуйтесь, в следующем разделе я расскажу подробнее о каждом курсе и упомяну, какие курсы не требуют предварительных условий.
Кстати, после прохождения курса вы получите красивый значок, как на картинке ниже.
Что включает в себя курс обучения генеративному ИИ от Google?
Путь обучения генеративному ИИ, созданный Google, проведет вас через тщательно отобранную коллекцию контента о продуктах и технологиях генеративного ИИ.
Вот обзор 10 курсов, включенных в схему обучения.
Первые 5 курсов не требуют предварительных условий.
- Введение в генеративный ИИ : объясняет, что такое генеративный ИИ, как он используется и чем он отличается от традиционных методов машинного обучения.
- Введение в модели больших языков (LLM): объясняет, что такое LLM, варианты использования и подсказки по разработке LLM.
- Введение в ответственный ИИ . Объясняется, что такое ответственный ИИ, почему он важен и как Google реализует ответственный ИИ в своих продуктах.
- Введение в Generative AI Studio : расскажет, что такое Generative AI Studio, ее функции и опции, а также как ее использовать.
Остальные курсы требуют знания программирования Python, машинного обучения и глубокого обучения.
- Введение в создание изображений: знакомит вас с теорией, лежащей в основе моделей распространения, а также с тем, как их обучать и развертывать в Vertex AI.
- Архитектура кодировщика-декодера: объясняются основные компоненты архитектуры кодировщика-декодера и способы обучения и обслуживания этих моделей.
- Механизм внимания : учит, как работает внимание и как оно может повысить производительность различных задач машинного обучения, таких как переводы, обобщение и ответы на вопросы.
- Модели трансформаторов и модель BERT: Объясняет основные компоненты архитектуры трансформатора и то, как они используются для построения модели BERT.
- Создание моделей подписей к изображениям: учит, как создавать модели подписей к изображениям с помощью глубокого обучения.
Как присоединиться к курсу
Этот путь обучения размещен на платформе Google Cloud. Нажмите здесь, чтобы пройти любой из курсов в программе обучения генеративному ИИ .
Имейте в виду, что это не единственный бесплатный курс, доступный на платформе Google Cloud, но есть и другие интересные курсы, такие как Путь обучения инженера данных "Data Engineer Learning Path", Путь обучения аналитика данных "Data Analyst Learning Path" и т. д. Нажмите здесь, чтобы просмотреть полный каталог в Google Cloud Повышение навыка .
Альтернативный бесплатный курс по искусственному интеллекту
В Интернете есть много бесплатных курсов по искусственному интеллекту. Один из моих любимых курсов — курс ChatGPT Prompt Engineering, разработанный OpenAI и Эндрю Нг.
Надеюсь эти курсы помогут вам узнать больше о нейросетях и искусственном интеллекте. Ставь лайк и пиши в комментариях какие методы используешь ты, чтобы повысить свой скилл в ИИ.