在科技发展的浪潮中,生成性人工智能(Generative AI)正迅速崛起,成为我们生活中不可或缺的一部分。这种技术不仅改变了我们如何创造内容,而且也重新定义了各行各业的运作方式。从艺术和音乐到医疗和金融,生成性AI的影响无可否认。本文将为绝对初学者提供一个关于生成性AI的全面且易于理解的指南,帮助大家理解这一革命性技术的核心概念以及其在各个领域的应用。
视频课程概述
本课程《生成性AI:针对绝对初学者》采用MP4格式,画质为1920×1080,音频以AAC格式呈现,总时长为3小时42分钟。课程旨在以简单、有趣的方式让学习者掌握人工智能(AI)、机器学习(ML)和生成性AI的基本概念。
你将学到的内容:
- 人工智能、机器学习与深度学习
理解这三者之间的关系及其各自的应用。 - 机器学习的基础
学习常见的机器学习任务,以及如何在这些任务中应用机器学习技术。 - 训练阶段与训练模型
理解模型训练的流程以及模型的特征。 - 监督学习、无监督学习与半监督学习
了解不同学习模式及其适用场景。 - 人工神经网络
探索神经网络的基本结构和功能。 - 深度学习架构
介绍当前流行的深度学习架构及其应用。 - 大语言模型
讲解大语言模型的原理以及在自然语言处理中的重要性。 - 上下文提示、RAG与微调
学习如何通过上下文提示优化生成性AI的输出。 - 基础模型
了解基础模型的概念和作用。 - 提示、标记与上下文窗口
探索提示工程的技巧和应用。 - 预训练与微调
理解模型的预训练过程以及后续的微调方法。 - 生成性AI的主要挑战与限制
讨论生成性AI在应用过程中可能遇到的挑战。 - 文本、图像、视频与音频模型
探索不同类型的生成模型及其具体应用。 - 生成性AI的关键用例
通过案例分析,理解生成性AI在各行业的潜在应用。
学习要求
参加本课程不需要任何特定的背景,旨在帮助所有对生成性AI感兴趣的人,包括学生、技术爱好者、商业领袖或任何好奇的学习者。
揭开复杂的面纱
在这门课程中,我们将复杂的AI概念分解成易于理解的知识点。课程内容将包含大量实际示例和图解,以确保学习者能够准确掌握每一个知识点。无论您是初学者还是有一定基础的学习者,都能在这里找到适合自己的学习内容。
打造坚实的基础
生成性AI是一个快速发展的领域,其潜力无穷。透过这门课程,学习者将获得充分的理论知识,以应对AI驱动的未来。我们将深入探讨AI的生态系统,学习机器学习的基本构建模块,了解生成性AI是如何运作的,以及其在不同领域的实际应用和市场案例。此外,我们还将探讨利用前沿技术所面临的局限性、挑战以及伦理考量。
加入生成性AI的革命
准备好展开这段转变之旅了吗?让我们一起探索生成性AI的精彩世界。通过参与这门课程,您将不仅仅是一个观察者,而是一个直接参与这个技术革命的学习者。无论您未来想要从事什么行业,掌握生成性AI的知识都将为您开辟崭新的可能性。
生成性AI的未来已然到来,拥抱这一新技术,将为您打开无数机会的大门。通过这门课程,您将获得知识、技能和理解,为在这一领域的探索打下坚实的基础。无论你是想要创新的艺术家、技术工作者还是商业领袖,生成性AI都将赋予您超越传统的能力。因此,别犹豫,加入这个激动人心的学习旅程,从而成为生成性AI革命的一部分!
课程目录:
第1节:入门
第1讲欢迎!
第二讲有什么问题吗?
第2节:让我们构建AI谜题
第3讲引言
第4讲人工智能(AI)
第5讲机器学习(ML)
第6讲深度学习(DL)
第7讲生成型人工智能(Gen AI)
第8讲总结
第3节:机器学习软入门
第9讲引言
第10讲ML盒(I/O)
第11讲典型机器学习任务
第12讲培训阶段
第13讲Y=F(X)——天哪!
第14讲数据类型
第15讲特点
第16讲请联系导师!
第17讲总结
第4节:生成式人工智能背后的魔力
第18讲引言
第19讲人工神经网络
第20讲深度学习架构
第21讲基础模型
第22讲大型语言模型(LLMs)
第23讲模型类型
第24讲提示和令牌
第25讲总令牌和上下文窗口
第26讲下一个代币请!
第27讲自我监督学习
第28讲改进和适应法学硕士
第29讲总结
第5节:主要挑战和限制
第30讲引言
第31讲快速敏感性
第32讲知识切断
第33课这不是确定性的
第34讲结构化数据
第35讲幻觉
第36讲缺乏常识
第37讲偏见与公平
第38讲数据隐私、安全和滥用
第39讲总结
第6节:释放生成型人工智能的力量
第40讲引言
第41讲文本图像视频音频生成
第42讲基于Web与基于应用程序(API)
第43讲用例——头脑风暴助手
第44讲用例——总结
第45讲用例——文本增强
第46讲用例——代码生成
第47讲用例——内容作为框架
第48讲用例——按需图像
第49讲用例——增强基于人工智能的应用程序
第50讲提示的最佳实践
第51讲总结
第7节:课程总结
第52讲让我们回顾一下
第53课谢谢!
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