A generatív AI, a mesterséges intelligencia egyik ága, képes képeket, szöveget, hangokat, zenét és videókat generálni. Széles körben alkalmazzák különféle szakmákban és iparágakban, és jelentős érdeklődést vált ki.
Ha szeretne többet megtudni a Generatív AI-ról, és esetleg saját AI-alkalmazásokat szeretne létrehozni, akkor jó helyen jár.
Összegyűjtöttünk néhány ingyenes tanfolyamot és forrást, amelyek segítségével elindíthatod a Generatív AI felé vezető utat. Akár teljesen kezdő, akár tapasztalt AI-rajongó vagy, útmutatónk a megfelelő irányba vezet.
Ugorjunk be és fedezzük fel együtt a Generatív AI-t!
Tartalomjegyzék
Full Stack LLM Bootcamp
Full Stack LLM Bootcamp kétnapos programot kínál, amely a kialakulóban lévő legjobb gyakorlatokra és a legújabb kutatási eredményekre összpontosít, hogy magabiztosan áttérhessen a Large Language Models (LLM) alkalmazások létrehozására.
A program eredetileg egy személyes kiképzőtábor volt San Franciscóban 2023 áprilisában, most pedig a rögzített előadások ingyenesen elérhetők. A kurzus kiváló kiindulópont a nagy nyelvi modellek és gyakorlati alkalmazásaik iránt érdeklődők számára.
Előfeltételek
Ezek az előadások a Python programozóknak szólnak, akik nagy nyelvi modelleket (LLM) kívánnak használni alkalmazásaikban. A gépi tanulásban, frontend vagy backend fejlesztésben szerzett tapasztalat előnyt jelent.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a nagy nyelvi modellekbe (LLM)
- Az LLM-ek azonnali tervezése és kreatív felhasználása
- Telepítési és üzemeltetési szempontok
- Felhasználóbarát nyelvi felületek építése
- Nyelvi modellek bővítése meghatározott feladatokhoz
- LLM alkalmazások gyors fejlesztése és bevezetése
- A szakterület jövőbeli trendjei és fejleményei
- Az LLM-ek alapfogalmai
A Full Stack Deep Learning programja kiváló kiindulópont mindazok számára, akik érdeklődnek a nagy nyelvi modellek és gyakorlati alkalmazásaik iránt. A tapasztalt oktatók csapatával, köztük az UC Berkeley PhD öregdiákjaival, ez az erőforrás átfogó bevezetést kínál a Generatív AI-ba.
Bevezetés a generatív AI-tanulási útvonalba
A Google Cloud átfogó Generatív AI tanulási útvonal amely a generatív mesterséges intelligencia különféle aspektusait fedi le, a nagy nyelvi modellek alapjaitól a felelős AI alapelveiig. Ez a tanulási út kiváló kiindulópont mindazok számára, akik betekintést szeretnének nyerni a generatív AI világába.
Előfeltételek
Az ezen a tanulási útvonalon belüli kurzusok bevezető jellegűek, és nem igényelnek speciális előfeltételeket. Alkalmasak kezdőknek és mindenkinek, aki érdeklődik a Generatív AI megismerése iránt.
Kurzus felvétele
- A generatív AI alapjai
- A nagy nyelvi modellek megértése
- Az LLM-teljesítmény fokozása azonnali hangolással
- Bevezetés a felelős AI-ba
- A Google felelősségteljes AI megvalósítása
- Generatív mesterséges intelligencia alapjai
- Felelős mesterséges intelligencia a Google Cloud segítségével
- Az AI-elvek felelősségteljes alkalmazása
Az utolsó kvíz teljesítésével bizonyítja, hogy megértette a Generatív AI alapfogalmait.
Akár új a területen, akár bővíteni szeretné tudását, ezek a kurzusok szilárd alapot biztosítanak a generatív AI-koncepciókhoz, a nagy nyelvi modellekhez és a felelős AI-elvekhez.
A Microsoft Azure AI alapjai: Generatív AI
A Microsoft Azure átfogó tanulási utat kínál Generatív AI, amely arra összpontosít, hogy a modelleket hogyan képezik ki új, eredeti tartalom létrehozására természetes nyelvi bemenet alapján. A generatív mesterséges intelligencia lehetővé teszi szövegek, képek vagy akár kódkimenetek létrehozását a mindennapi nyelvi leírások alapján.
Ez a tanulási útvonal úgy készült, hogy segítse a generatív AI használatának megkezdését, és különféle szempontokat tár fel, beleértve az Azure szerepét a generatív AI-technológiához való hozzáférés biztosításában.
Előfeltételek
Az Azure és az Azure Portal ismerete ennek a tanulási útvonalnak az előfeltétele. Alkalmas kezdőknek és egyéneknek különböző szinten, beleértve az AI-mérnököket, fejlesztőket, megoldástervezőket és diákokat.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a generatív AI-ba
- Természetes nyelvgeneráció
- Kép- és kódgenerálás
- A nagy nyelvi modellek (LLM) megértése
- Transzformációs modellek
- Tokenizálás és beágyazás
- Az Azure OpenAI szolgáltatás alapjai
- Bevezetés és példák a másodpilótára
- Javítsa a generatív AI-válaszokat gyors tervezéssel
A Microsoft Azure „Generatív AI” tanulási útvonala kiváló forrás azok számára, akik az Azure-ökoszisztéma kontextusában szeretnék felfedezni a generatív AI-t.
A felelős mesterséges intelligencia és a gyakorlati alkalmazások középpontjában ez a tanulási út a tanulókat olyan ismeretekkel és készségekkel ruházza fel, amelyek szükségesek ahhoz, hogy megértsék és dolgozhassanak a Generatív AI-val.
Hogyan működnek a diffúziós modellek
Ez a tanfolyam, melynek címe „Hogyan működnek a diffúziós modellek”, amely a generatív AI-ban használt diffúziós modellek alapos megértését nyújtja. Ez túlmutat az előre elkészített modellek vagy API-k egyszerű használatán, és megtanítja Önnek, hogyan készítsen diffúziós modellt a semmiből.
A tanfolyam célja, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a diffúzió alapú generatív mesterséges intelligencia terén. A kurzust Sharon Zhou, a társaság társalapítója és vezérigazgatója tartja Laminibiztosítva, hogy egy tapasztalt iparági szakembertől tanuljon.
Előfeltételek
Ez egy középszintű kurzus, és a Python, Tensorflow vagy Pytorch előzetes ismerete jót tesz annak érdekében, hogy a legtöbbet hozza ki a tartalomból.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a diffúziós modellekbe
- A diffúziós modellek mögött meghúzódó intuíció
- Mintavétel diffúziós modellekben
- Neurális hálózatok diffúziós modellekben
- Diffúziós modellek képzése
- Diffúziós modellek vezérlése
- A diffúziós modellek felgyorsítása
Ha mélyebbre szeretne merülni a generatív mesterséges intelligencia diffúziós modelljeinek világában, a „How Diffusion Models Work” ideális forrás. Ez a kurzus lehetővé teszi diffúziós modellek felépítését, betanítását és optimalizálását, amely gyakorlati készségeket biztosít Önnek ennek az izgalmas területnek a további felfedezéséhez.
A korlátozott ideig tartó ingyenes hozzáférés révén nagyszerű lehetőség a mesterséges intelligencia generatív képességeinek bővítésére.
Használja az OpenAI API-t az 5-ös projektek kódolásához
Ez tanfolyam egy átfogó merülés az OpenAI API világában. Megtanítja, hogyan használhatja az OpenAI API-t öt izgalmas projekt létrehozásához, beleértve a ChatGPT klónt, a DALL-E Image Creatort és az SQL Generatort.
Ezek a projektek az OpenAI API változatos képességeit és lehetséges alkalmazásait kutatják.
Előfeltételek
A kurzus nem határoz meg semmilyen előfeltételt, de javasolt az olyan programozási nyelvek alapszintű ismerete, mint a JavaScript, a React, a Node.js és a TypeScript, valamint az API-k szoftverfejlesztésben való használatának ismerete.
Kurzus felvétele
- Bevezetés, előfeltételek és beállítás
- API hozzáférés, kulcskezelés és hitelesítés
- Különböző modellek megértése
- Szövegkiegészítések, egyéni promptok és utasítások
- Gyors optimalizálási technikák
- Chatbotok létrehozása a GPT-3 segítségével
- Image Generation Project 1 | JavaScript
- Képgenerálás DALL-E-vel
- Image Generation Project 2 | React + Node.js + OpenAI NPM Library
- SQL Generator Project | TypeScript + Node.js + OpenAI NPM könyvtár
Ha szeretné felfedezni az OpenAI API képességeit, és izgalmas projekteket szeretne létrehozni, ez a tanfolyam kiváló forrás. Akár ChatGPT-alkalmazások fejlesztése, képek generálása DALL-E-vel vagy SQL-lekérdezések létrehozása iránt érdeklődik, ez a kurzus mindenre kiterjed.
A lépésről-lépésre szóló útmutatás és gyakorlati projektek lehetővé teszik az OpenAI API-ban rejlő lehetőségek kiaknázását.
Hozzon létre egy nagy nyelvi modellt a semmiből a Python segítségével
Ez a tanfolyam részletes oktatóanyagot nyújt a saját létrehozásához nagy nyelvi modell a semmiből Python használatával. Az adatkezeléssel, a matematikai fogalmakkal és a nagy nyelvi modellek mögötti transzformátorok megvalósításával foglalkozik.
Különféle témákat fedezhet fel a nyelvi modelljének felépítésével kapcsolatban.
Előfeltételek
Ismernie kell a Python programozási nyelvet, mivel a tanfolyam elsősorban a Python-t használja kódolásra. Hasznos tudni a mély tanulásról, különösen a neurális hálózatokról és azok képzéséről.
Kurzus felvétele
- Bevezetés és beállítás
- Szöveg előfeldolgozása
- Lineáris algebra alapjai
- Adat-előkészítés és modellbevitel
- Váltás CPU-ról CUDA-ra
- A PyTorch bemutatása
- Pontszorzat és mátrixszorzás
- Matmul megvalósítás
- Neurális hálózat felépítése
- GPT-modell készítése
- Optimalizálók és normalizálás
- Transzformátorblokkok és többfejes figyelem
- Modellképzés és hiperparaméterek
- Képzés az OpenWebTextről
- Kezelési hiba, modell mentése és betöltése
- Parancsfájl- és parancssori eszközök
- Előképzés vs finomhangolás
Ha szeretné megérteni egy nagy nyelvi modell felépítésének részleteit az alapoktól kezdve, ez az oktatóanyag értékes forrás.
A kurzus lépésről lépésre vezet végig, olyan ismereteket és készségeket biztosítva számodra, amelyekkel megalkothatod saját nyelvi modelledet.
Bevezetés a nagy nyelvű modellekbe a Google Cloud segítségével
Ezt a bevezető tanfolyamot a Google Cloud, egy mikro-learning élmény, amely áttekintést nyújt a nagy nyelvi modellekről (LLM). Lefedi, hogy melyek az LLM-ek, azok felhasználási esetei, és hogyan javíthatja teljesítményüket az azonnali hangolás.
Összeállított olvasmányokat készítettek nagy nyelvi modelleken
Ezenkívül a kurzus bemutatja a Google eszközeit, amelyek segíthetnek Önnek saját generatív AI-alkalmazásainak fejlesztésében.
Előfeltételek
A tanfolyam kifejezetten kezdőknek készült, és nem igényel előzetes tapasztalatot.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a nagy nyelvi modellekbe
- Befogadás az olvasáshoz (Resources for Reading)
Ez a kurzus tökéletes kiindulópont azok számára, akik szeretnék megérteni a nagy nyelvi modellek alapjait és gyakorlati alkalmazásaikat.
Ezt a mikrolearning tanfolyamot úgy tervezték, hogy kezdőbarát legyen, lehetővé téve az előzetes tapasztalattal nem rendelkező egyének számára, hogy bepillantást nyerjenek a generatív mesterséges intelligencia világába. nyelvi modellek a Google Cloud segítségével!
LLM Egyetem, Cohere
Az LLM University egy átfogó tanulási forrás, amely az érdeklődők számára készült természetes nyelvi feldolgozás (NLP)kezdőktől a haladókig.
Az NLP-témákra összpontosít, beleértve a nagy nyelvi modelleket (LLM), így ideális platform azok számára, akik szívesen elsajátíthatják az NLP-készségeket és tanulni szeretnének az LLM-ekről.
Előfeltételek
Az LLMU tananyagát úgy alakították ki, hogy szilárd alapot nyújtson a nyelvi mesterséges intelligencia területén a különféle hátterű egyének számára. Legyen szó kezdő gépi tanulásról, nyelvi mesterséges intelligencia-alkalmazások készítésére vágyó rajongóról, vagy valaki, aki készen áll arra, hogy készségeit a gyakorlatba ültesse, az LLM University sokféle közönséget szolgál ki.
Kurzus felvétele
- Bevezetés az LLM-be
- Szövegábrázolás
- Szöveggenerálás
- Gyors tervezés
Az LLM Egyetem kiváló forrás azoknak, akik érdeklődnek az NLP és LLM készségek elsajátítása iránt, valamint a nagy nyelvi modellek és a generatív mesterséges intelligencia világának felfedezése iránt.
A tananyagon kívül felolvasócsoportokat vezetnek és rendezvényeket szerveznek, kizárólag minden tanuló számára!
LangChain gyorsforgalmi pálya
Ez a gyorstanfolyam kezdőknek készült, hogy megtanulják a használatot LangChaina nagy nyelvi modelleket használó alkalmazások fejlesztésének egyszerűsítésére létrehozott keretrendszer.
A LangChain lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modellek zökkenőmentes integrációját különféle adatforrásokkal, megkönnyítve a testreszabott természetes nyelvi feldolgozó (NLP) alkalmazások létrehozását.
Előfeltételek
A tanfolyam kezdőknek készült, így konkrét előfeltételeket nem említünk. Mindazonáltal hasznos lehet a programozási koncepciók alapvető ismerete, valamint az AI és az NLP alapjainak ismerete.
Kurzus felvétele
- A LangChain bemutatása
- Első projekt – Pets Name Generator
- A LangChain ügynökeinek felfedezése
- Második projekt – YouTube-asszisztens
- Saját vektoráruházak létrehozása
- A LangChain lehetséges alkalmazásainak megvitatása
- OpenAI API költségek és költségvetés
Ha kezdő vagy, aki szeretné felfedezni a nagy nyelvi modellek és NLP-alkalmazások világát, ez a LangChain gyorstanfolyam fantasztikus forrás.
A gyakorlati projektekre és a nagy nyelvi modellek egyszerű használatára összpontosítva gyorsan elindulhat az egyéni NLP-alkalmazások felépítéséhez vezető úton.
Stabil diffúziós gyorspálya
Ez a teljes tanfolyam kezdőknek készült, hogy megtanulják használni Stabil diffúzió, művészet és képalkotás eszköze. A kurzus különböző szempontokat fed le, beleértve a saját modell betanítását, a Control Net használatát, a Stable Diffusion API-végpontjának használatát és még sok mást.
Kiemeli továbbá a mesterséges intelligencia etikai vonatkozásait a művészetben, és hangsúlyozza a felelős használatot és a művészek jogainak tiszteletben tartását.
Előfeltételek
A kurzus nem határoz meg semmilyen előfeltételt, de a művészet és az AI-koncepciók alapvető ismerete előnyös lehet az anyag jobb megértéséhez.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a stabil diffúzióba
- Saját modell építése és betanítása
- Bevezetés a Control Net stabil diffúzióban
- A Stable Diffusion API-végpontjának felfedezése
- Navigálás az etikai kihívások között a mesterséges intelligencia által generált művészetben
- Felelős mesterséges intelligencia a művészeti alkotásban
- Források a folyamatos tanuláshoz
Ha kezdő vagy, aki érdeklődik a Stable Diffusion segítségével művészeti alkotások és képek készítése iránt, ez a gyorstanfolyam értékes forrás. Minden lényeges dolgot lefed, a saját modell betanításától a Stable Diffusion API-végpontjának használatáig.
A kurzus rávilágít az AI művészetben való felelősségteljes és a művészek jogainak tiszteletben tartásának fontosságára is.
LangChain LLM alkalmazásfejlesztéshez
Ez a tanfolyam a LangChainnel együttműködve kezdőknek készült, és a használatra összpontosít LangChain for Language Model (LLM) Alkalmazásfejlesztés. A LangChain egy keretrendszer a nyelvi modellek használati eseteinek és képességeinek bővítésére az alkalmazásfejlesztésben.
Ezen a tanfolyamon megtudhatja, hogyan alkalmazhat LLM-eket a védett adataira, hogyan készíthet személyi asszisztenseket és speciális chatbotokat, és fedezheti fel a LangChain keretrendszer különféle funkcióit.
Előfeltételek
Noha a tanfolyam kezdőbarát, a Python alapismerete előnyös lehet, hogy a legtöbbet hozhassa ki belőle.
Kurzus felvétele
- A LangChain és az LLM-ek bemutatása
- Modellkérések és elemzők
- Memória és kontextus az LLM-ekben
- Kölcsönhatási láncok kiépítése
- A lánc előrehaladásának és logikájának kezelése
- Hibakezelés és -helyreállítás láncokban
- Kérdés-felelet rendszerek fejlesztése LLM-ekkel
- Értékelési és teljesítménymutatók
- Együttműködés a LangChain ügynökeivel
- Integráló ügynökök a feladatautomatizáláshoz
- Esettanulmányok a sikeres ügynök-megvalósításokról
Ha Ön kezdő, és szeretné bővíteni tudását a nyelvi modellalkalmazások fejlesztésében a LangChain segítségével, ez a tanfolyam értékes forrás.
A gyakorlati tanulásra összpontosítva, és Harrison Chase és Andrew Ng tanította, ez a kurzus alapvető készségeket biztosít a nyelvi modellek képességeinek alkalmazásfejlesztésben való kiaknázásához.
Hogyan kezdhetik el az üzleti gondolkodók AI-bővítményeket szemantikus kernellel
Ez a Microsofttal együttműködésben készült tanfolyam kezdőknek és üzleti életben gondolkodóknak szól kezdje el az AI-bővítmények építését a Semantic Kernel segítségével.
Megtanulja, hogyan használhatja a Microsoft nyílt forráskódú hangszerelőjét, a Semantic Kernel-t üzleti tervezési és elemzési készségeinek fejlesztésére, miközben az AI-eszközöket is kihasználja.
A kurzus a nagy nyelvi modellekkel (LLM) való munka különböző aspektusait és az olyan általános építőelemek felhasználását tárgyalja, mint az emlékek, csatlakozók, láncok és tervezők.
Előfeltételek
Alapvető Python ismeretek és az alkalmazásprogramozási felület (API) ismerete ajánlott. A Software Design Kit (SDK) fogalmának ismerete hasznos lehet, de nem kötelező.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a nagy nyelvi modellekbe (LLM)
- Bevezetés a szemantikus kernelbe
- A Microsoft Open-Source Orchestrator áttekintése
- Hatékony felszólítások kidolgozása
- Vektoros adatbázisok feltárása
- Vektoradatok kezelése és lekérdezése
- A szemantikai függvények és szerepük megértése
- LLM-ek tervezéshez és döntéshozatalhoz
Ha Ön üzleti gondolkodó vagy kezdő, akit érdekel az AI-bővítmények készítése és az AI-eszközök üzleti tervezéshez és elemzéshez való felhasználása, ez a tanfolyam értékes forrás.
Megtanulja, hogyan kell dolgozni a nagy nyelvi modellekkel (LLM) és a Microsoft szemantikus kernellel, és elsajátítja az LLM-ek segítségével kifinomult üzleti alkalmazások létrehozásához szükséges készségeket.
A kurzus a közös LLM építőelemek és a nyílt forráskódú orchestrator Semantic Kernel használatát is hangsúlyozza. John Maeda, a Microsoft tervezési és mesterséges intelligencia részlegének alelnöke által tartott kurzus alapvető ismereteket nyújt az üzleti alkalmazásokhoz.
Nagy nyelvű modellek finomhangolása
Ez a kurzus a Laminivel együttműködve a képzés alapjaira összpontosít nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása. A finomhangolás egy olyan folyamat, amelyben saját adatait veszi fel a modell betanításához, frissítve a neurális hálók súlyát az LLM-ben.
Ez a kurzus segít megérteni, mikor kell alkalmazni a finomhangolást, hogyan készítheti elő az adatait, és hogyan képezheti ki és értékelheti az adatokon az LLM-t. Azt is megtudhatja, hogy a finomhangolás miben tér el más módszerektől, például az azonnali tervezéstől és a Retrieval Augmented Generation.
Előfeltételek
Ahhoz, hogy a legtöbbet hozhassák ki ebből a kurzusból, a tanulóknak ajánlott a Python ismerete és a mélytanulási keretrendszer, például a PyTorch megértése.
Kurzus felvétele
- Bevezetés a kurzusba
- Miért Finetune
- Ahol a finomhangolás belefér
- Utasítás finomhangolás
- Adatok előkészítése és előfeldolgozása
- Modellképzési folyamat
- Értékelés és iteráció
Ha szeretne belemerülni a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) finomhangolásának világába, és megérti az ezzel kapcsolatos technikákat és alkalmazásokat, ez a tanfolyam értékes forrás.
A Sharon Zhou, a területen tapasztalt oktató által tartott kurzus lefedi a finomhangolás alkalmazásának, az adatok előkészítésének, valamint az LLM-ek képzésének és értékelésének alapjait a saját adataid felhasználásával.
Rendszerek kiépítése a ChatGPT API-val
Ez a rövid kurzus az OpenAI-val együttműködve a következő témákra összpontosít:Rendszerek kiépítése a ChatGPT API-val.” Úgy tervezték, hogy megtanítsa a tanulóknak, hogyan építsenek hatékonyan többlépcsős rendszereket nagy nyelvi modellek segítségével.
Ha az összetett feladatokat többlépcsős promptok segítségével részfeladatok csővezetékére osztja fel, megtanulhatja, hogyan automatizálhatja az összetett munkafolyamatokat és javíthatja hatékonyságát.
Előfeltételek
A tanfolyam elvégzéséhez csak alapszintű Python ismerete szükséges. Alkalmas középhaladó vagy haladó gépi tanulási mérnökök számára is, akik szeretnék fejleszteni azonnali mérnöki készségeiket az LLM-ek számára.
Kurzus felvétele
- Nyelvi modellek, a csevegési formátum és a tokenek
- Osztályozások
- Moderálás
- Gondolatlánc érvelés
- Láncolási felszólítások
- Értékelés- I. és II
Ha a ChatGPT API segítségével szeretné fejleszteni rendszerépítési készségeit, ez a tanfolyam értékes forrás. Az alapoktól a haladó fogalmakig megtanulhatja, hogyan hozhat létre prompt-láncokat, hogyan dolgozhat a Python-kóddal, és hogyan építhet ügyfélszolgálati chatbotot.
A megszerzett gyakorlati készségek különféle valós forgatókönyvekben alkalmazhatók, így érdemes időt fektetni rá. Az iparági szakértők által tanított és korlátozott ideig ingyenesen elérhető kurzus lehetőséget kínál a nagy nyelvi modellek képességeinek felfedezésére és elsajátítására.
Jelentkezzen most, és kezdje el hatékonyan komplex rendszerek építését!
Vector beágyazások bemutatója
Ez az oktatóanyag a megértésről és a használatról szól vektoros beágyazások gépi tanulási és mesterséges intelligencia projektjeiben.
Megtanítja, hogyan hozhat létre AI-asszisztenst vektoros beágyazásokkal az OpenAI GPT-4 API, LangChain és Natural Language Processing (NLP) technikái segítségével.
Előfeltételek
A kurzus nem határoz meg előfeltételeket, de a gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete és a programozási ismeretek hasznosak lehetnek.
Kurzus felvétele
- A vektoros beágyazások megértése
- Szövegbeágyazások létrehozása OpenAI-val
- Vektoros adatbázisokkal való munka
- A Langchain bemutatása
- AI-asszisztens készítése
- Praktikus gyakorlat: AI-asszisztens készítése
Ha szeretné bővíteni tudását a vektoros beágyazásokról, és megtanulni, hogyan hozhat létre AI-asszisztenst a GPT-4, LangChain és NLP technikák segítségével, ez az oktatóanyag nagyszerű forrás.
A vektorbeágyazás a modern mesterséges intelligencia alapfogalma, és értékes megérteni, hogyan kell velük dolgozni.
Nagy nyelvi modellek szemantikus kereséssel
Ez a kurzus a kulcsszavas keresés javításáról szól nagy nyelvi modellek és szemantikai keresés technikák.
Megtanulja, hogyan használhatja a Cohere Rerank-et és a beágyazásokat a kulcsszavas keresési eredmények javítására, hatékonyabbá és hatékonyabbá téve a felhasználói élményt.
Előfeltételek
A tanfolyam „Kezdő” címkével van ellátva, de a Python alapszintű ismerete ajánlott, hogy a legtöbbet hozhassa ki a tartalomból. A keresési és kulcsszóalapú visszakeresési rendszerek ismerete szintén hasznos lehet.
Kurzus felvétele
- A kulcsszavas keresés javítása szemantikus kereséssel
- Beágyazás
- Sűrű visszakeresés
- ReRank
Ez a tanfolyam segít megérteni azokat az alapvető technikákat és koncepciókat, amelyekkel intelligensebbé és hatékonyabbá teheti keresőrendszerét.
Ha bővíteni szeretné keresési lehetőségeit, ez a tanfolyam nagyszerű forrás. Regisztráljon most, és emelje kulcsszavas keresését a következő szintre a szemantikus keresési technikákkal!
Generatív AI modellek értékelése és hibakeresése
Ez a tanfolyam a létfontosságú készségekre összpontosít generatív AI modellek kiértékelése és hibakeresése, legyen szó nagy nyelvi modellekről (LLM) vagy generatív képmodellekről. Betekintést nyújt a platformfüggetlen eszközök használatába e modellek hatékony nyomon követésére, figyelésére és értékelésére.
Előfeltételek
A kurzus középszintű tanulóknak szól. Ismernie kell a Pythont, és tapasztalatot kell szereznie olyan keretrendszerekkel, mint a PyTorch vagy hasonló. A gépi tanulásban vagy mesterséges intelligenciaprojektekben szerzett háttér előnyös, de nem feltétlenül szükséges.
Kurzus felvétele
- Hangszer W & B
- Diffúziós modell képzése W&B-vel
- Diffúziós modellek értékelése
- LLM értékelés és nyomon követés a W & B-vel
- Nyelvi modell finomhangolása
A generatív AI-modellek értékelésének és hibakeresésének képessége kulcsfontosságú az AI és a gépi tanulás világában. Ez a kurzus értékes készségekkel és eszközökkel ruházza fel projektjei hatékony kezeléséhez, nyomon követéséhez és értékeléséhez.
A Weights & Biases platform használatával egyszerűsítheti munkafolyamatait, lehetővé téve a kísérletek nyomon követését, az adatok kezelését és a hatékony együttműködést.
Carey Phelps oktató, a Weights & Biases alapító termékmenedzsere, szakértelmével segít elsajátítani az AI-fejlesztés ezen kritikus aspektusát. Ha szeretné fejleszteni gépi tanulási műveletekkel kapcsolatos készségeit, valamint hatékonyan értékelni és hibakeresni a generatív AI-modelleket, ez a tanfolyam kiváló választás. Regisztráljon most, hogy AI-projektjeit a következő szintre emelje!
LangChain: Csevegés az adataival
Ez a rövid kurzus lehetőséget kínál arra, hogy közvetlenül Harrison Chase-től, a program alkotójától tanuljon LangChainegy hatékony keretrendszer, amely a nagy nyelvi modelleket (LLM) használó alkalmazások létrehozásának egyszerűsítésére szolgál.
Ebben a kurzusban két fő témakörben merülhet el: Retrieval Augmented Generation (RAG), egy közös LLM-alkalmazás, valamint egy chatbot felépítése, amely a dokumentumok tartalma alapján válaszol a lekérdezésekre.
Előfeltételek
Ez a tanfolyam kezdőbarát, de feltételezi, hogy ismeri a Pythont. Ideális azoknak a fejlesztőknek, akik nagy nyelvi modellekkel, például ChatGPT-vel szeretnének alkalmazásokat létrehozni. Ha rendelkezik néhány Python-készséggel, és szeretné hasznosítani az LLM-eket projektjeihez, ez a tanfolyam gyakorlati ismereteket és gyakorlati tapasztalatokat kínál.
Kurzus felvétele
- Dokumentum betöltése
- Dokumentum felosztása
- VectorStores és beágyazás
- Visszakeresés
- Csevegés LLM-mel
A LangChain értékes keretrendszer a nagy nyelvi modelleket használó alkalmazások létrehozásának leegyszerűsítésére. Ha szeretné megtanulni, hogyan tudja kihasználni az LLM-ek erejét adatokkal kölcsönhatásba lépő alkalmazások létrehozásához, ez a tanfolyam kiváló választás.
Ha közvetlenül Harrison Chase-től tanul, akkor a LangChainnel való hatékony munkavégzéshez szükséges ismeretekkel és készségekkel rendelkezik.
Akár a Retrieval Augmented Generation (RAG) iránt érdeklődik, akár a dokumentumtartalomra reagáló chatbotok építése iránt érdeklődik, ez a tanfolyam gyakorlati utat kínál az adatokkal közvetlenül csevegő alkalmazások létrehozásához.
Generatív AI-alkalmazások létrehozása a Gradio segítségével
Ez a rövid tanfolyam lehetőséget kínál, hogy tanuljon Apolinário Passostól, a Hugging Face gépi tanulási művészeti mérnökétől. A kurzus középpontjában az alkotás áll generatív mesterséges intelligencia alkalmazások a Gradio használatávalegy felhasználóbarát platform gépi tanulási alkalmazások készítéséhez.
Gyorsan készíthet és demózolhat gépi tanulási alkalmazásokat, megoszthatja azokat másokkal, és gyakorlati ismereteket szerezhet projektjeihez.
Előfeltételek
Ez a tanfolyam kezdők számára készült, de néhány alapvető Python ismerete ajánlott. Ha alapvető ismeretekkel rendelkezik a Pythonról, és gyorsan szeretne alkalmazásokat és demókat készíteni és megosztani a Gradio segítségével, ez a tanfolyam nagyszerű lehetőséget kínál erre.
Tanfolyami bevonás
- NLP Tasks Interface
- Képaláírás alkalmazás
- Képgeneráló APP
- Leírni és generálni
- Csevegés bármely LLM-mel
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában a gyakorlati alkalmazások készítése kulcsfontosságú készség. Ez a Generatív AI-alkalmazások készítése Gradióval című rövid kurzus ezt teszi lehetővé.
Akár szövegösszefoglaló alkalmazásokat, képaláírási eszközöket, szöveg-kép-generáló felületeket vagy akár chatbotokat szeretne létrehozni nyílt forráskódú, nagy nyelvi modellekkel, ez a kurzus felvértezi a hatékony tudáshoz.
Fejlesztés nagy nyelvi modellekkel oktatóanyag
Ez a kurzus, amelyet Akshath készített, arra összpontosít nagy nyelvi modellek (LLM) fejlesztése hogy kihasználják képességeiket különböző projektekben. A kurzus során olyan gyakorlati projektekben fog részt venni, amelyek lehetővé teszik, hogy hatékonyan dolgozzon az LLM-ekkel.
Az Ön által vállalt projektek magukban foglalják a dinamikus interfészek építését, a hatalmas mennyiségű szöveges adattal való interakciót, valamint az LLM-ek feljogosítását az interneten való böngészésre kutatási cikkekért.
Előfeltételek
A kurzus előfeltételei az adott projekttől és tartalomtól függően változhatnak. Az LLM-ekkel való együttműködéshez azonban általában ajánlott a Python alapismerete. Minden projektnek megvannak a maga előfeltételei, ezért célszerű átnézni a kurzus tartalmát és projektjeit a konkrétabb követelmények érdekében.
Kurzus felvétele
- Bevezetés az LLM-be
- ChatGPT Playground és GPT API
- Építés ChainLit-tel
- Vektoros adatbázisokkal való munka
- Kérdések és válaszok megvalósítása dokumentumokkal (TXT és PDF)
- Webböngészés és ügynökök
- Mini Code Interpreter beépülő modul készítése (Replit Tool)
- A funkcionalitás bővítése ügynökökkel
- Shell eszköz és egyéni eszköz létrehozása
A Fejlesztés nagy nyelvi modellekkel oktatóanyaga egy átfogó tanfolyam, amely gyakorlati projektek sorozatán vezet végig, lehetővé téve, hogy projektjeihez hasznosítsa az LLM-ek képességeit.
Akár dinamikus felületek létrehozása, akár szöveges adatokkal való munka, akár internetes kutatások végzése iránt érdeklődik LLM-ekkel, ez a tanfolyam felvértezi az induláshoz szükséges készségekkel és ismeretekkel.
Regisztráljon most, és kezdjen el olyan projekteket építeni, amelyek különböző alkalmazásokhoz hasznosítják az LLM-eket.
Készítsen mesterséges intelligencia alkalmazásokat a ChatGPT, DALL-E és GPT-4 segítségével
Ez a teljes tanfolyam, amelyet Tom Chant, a Scrimba egyik tanára készített, arra szolgál, hogy megtanítson építeni AI-alapú alkalmazások a ChatGPT, DALL-E és GPT-4 API-k használatával.
A kurzus az AI-alkalmazások fejlesztésének különböző aspektusait fedi le, és gyakorlati projekteket is tartalmaz, amelyek segítenek a tudás elsajátításában és alkalmazásában.
Előfeltételek
A kurzus azt javasolja, hogy a HTML, a CSS és a JavaScript alapismeretei legyenek a tanfolyam megkezdése előtt. Ezenkívül ajánlott néhány alapvető webfejlesztési készség elsajátítása, mivel a kurzus az AI-alkalmazások webes létrehozására összpontosít.
Kurzus felvétele
- MoviePitch – Pitch generátor létrehozása
- A kazánlap felállítása
- Modellek és eszközök felfedezése
- A fetchSynopsis megvalósítása
- A tokenek megértése
- Képgenerálás hozzáadása a createImage és a Completing UX segítségével
- KnowItAll – GPT-4 Chatbox
- A ChatGPT modellek Chatbotok működésének megértése
- A Csevegés befejezésének végpontjának létrehozása
- A Firebase beállítása és az adatbázis-konfiguráció
- Beszélgetések kezelése az adatbázisban
- A Chatbot átalakítása We-Wingitté
- A környezet beállítása a finomhangoláshoz
- A modell hangolása és a JavaScript frissítése a telepítéshez
- Üzembe helyezés és tárhely a Netlify-on
- Letöltés, GitHub és környezeti változók
- A Netlify szerver nélküli funkciók megvalósítása
Ez egy átfogó tanfolyam kezdőknek, akik érdeklődnek az AI-alapú alkalmazások létrehozása iránt. Akár interaktív felületeket, chatbotokat, képgeneráló alkalmazásokat vagy finomhangolt chatbotokat szeretne építeni, ez a kurzus számos témakört lefed, és gyakorlati projekteket kínál tudásának alkalmazásához.
Ha el szeretné kezdeni az AI-alkalmazások fejlesztését, ez a tanfolyam kiváló forrás. Regisztráljon, és kezdje el MI-alapú alkalmazásait még ma.
Végső szavak
Ebben a cikkben különféle ingyenes tanfolyamokat tártunk fel, amelyek segítenek az összes szükséges fogalom alapos elsajátításában, valamint gyakorlati projekteket. Győződjön meg arról, hogy a tanulás során minden szükséges gyakorlatot elvégez; javítja a megértésedet.
Ha készen áll az építésre, tekintse meg népszerű mesterséges intelligencia modelljeinket generatív AI-alkalmazások készítéséhez.