Inteligența artificială generativă, o ramură a inteligenței artificiale, este capabilă să genereze imagini, text, sunete, muzică și videoclipuri. Este aplicat pe scară largă în diverse profesii și industrii și generează un interes semnificativ.
Dacă sunteți interesat să aflați despre IA generativă și, eventual, să vă creați propriile aplicații AI, ați ajuns în locul potrivit.
Am adunat câteva dintre cursurile și resursele gratuite pentru a vă ajuta să vă începeți călătoria către AI generativă. Indiferent dacă sunteți un începător complet sau un pasionat experimentat de AI, ghidul nostru vă va conduce în direcția corectă.
Să intrăm și să explorăm împreună AI generativ!
Cuprins
Full Stack LLM Bootcamp
Full Stack LLM Bootcamp oferă un program de două zile care se concentrează pe cele mai bune practici emergente și pe cele mai recente rezultate ale cercetării pentru a vă ajuta să treceți cu încredere la crearea de aplicații cu modele de limbaj mari (LLM).
Programul a fost inițial o tabără de pregătire personală în San Francisco în aprilie 2023, iar acum prelegerile înregistrate sunt disponibile gratuit. Cursul este descris ca un punct de plecare excelent pentru oricine este interesat de modelele de limbaj mari și de aplicațiile lor practice.
Cerințe preliminare
Aceste prelegeri sunt pentru programatorii Python care doresc să folosească modele de limbaj mari (LLM) în aplicațiile lor. A avea o oarecare experiență în învățarea automată, dezvoltarea frontend sau backend este un plus.
Includerea cursului
- Introducere în modelele de limbaj mari (LLM)
- Inginerie promptă și utilizare creativă a LLM-urilor
- Considerații privind implementarea și operațiunile
- Construirea de interfețe lingvistice ușor de utilizat
- Creșterea modelelor de limbaj pentru sarcini specifice
- Dezvoltarea și implementarea rapidă a aplicațiilor LLM
- Tendințele și evoluțiile viitoare în domeniu
- Concepte fundamentale ale LLMs
Programul Full Stack Deep Learning este un punct de plecare excelent pentru oricine este interesat de modelele lingvistice mari și aplicațiile lor practice. Cu o echipă de instructori cu experiență, inclusiv absolvenți de doctorat UC Berkeley, această resursă oferă o introducere cuprinzătoare în IA generativă.
Introducere în calea de învățare generativă AI
Google Cloud oferă o cuprinzătoare Calea de învățare AI generativă care acoperă diverse aspecte ale IA generativă, de la bazele modelelor de limbaj mari până la principiile IA responsabilă. Această cale de învățare este un punct de plecare excelent pentru oricine dorește să obțină informații despre lumea AI generativă.
Cerințe preliminare
Cursurile din cadrul acestei căi de învățare sunt introductive și nu necesită cerințe prealabile specifice. Sunt potrivite pentru începători și pentru oricine este interesat să învețe despre IA generativă.
Includerea cursului
- Fundamentele AI generative
- Înțelegerea modelelor de limbaj mari
- Îmbunătățirea performanței LLM cu Prompt Tuning
- Introducere în IA responsabilă
- Implementarea de către Google a IA responsabilă
- Fundamentele AI generative
- AI responsabil cu Google Cloud
- Aplicarea responsabilă a principiilor IA
Trecând testul final, demonstrezi înțelegerea conceptelor de bază în AI generativă.
Indiferent dacă sunteți nou în domeniu sau doriți să vă extindeți cunoștințele, aceste cursuri oferă o bază solidă în conceptele AI generative, modelele de limbaj mari și principiile AI responsabile.
Fundamentele Microsoft Azure AI: AI generativ
Microsoft Azure oferă o cale de învățare cuprinzătoare pe AI generativ, concentrându-se pe modul în care modelele sunt antrenate pentru a genera conținut nou, original, bazat pe introducerea în limbaj natural. AI generativ permite crearea de text, imagini sau chiar ieșire de cod ca răspuns la descrierile limbajului de zi cu zi.
Această cale de învățare este concepută pentru a vă ajuta să începeți cu AI generativă și explorează diverse aspecte, inclusiv rolul Azure în furnizarea de acces la tehnologia AI generativă.
Cerințe preliminare
Familiarizarea cu Azure și portalul Azure este recomandată ca o condiție prealabilă pentru această cale de învățare. Este potrivit pentru începători și persoane fizice la diferite niveluri, inclusiv ingineri AI, dezvoltatori, arhitecți de soluții și studenți.
Includerea cursului
- Introducere în IA generativă
- Generarea limbajului natural
- Generare de imagini și coduri
- Înțelegerea modelelor lingvistice mari (LLM)
- Modele de transformare
- Tokenizare și încorporare
- Elementele fundamentale ale serviciului Azure OpenAI
- Introducere și exemple de Copilot
- Îmbunătățiți răspunsurile AI generative cu o inginerie promptă
Calea de învățare „Generative AI” a Microsoft Azure este o resursă excelentă pentru cei care doresc să exploreze Generative AI în contextul ecosistemului Azure.
Cu accent pe AI responsabilă și aplicații practice, această cale de învățare echipează cursanții cu cunoștințele și abilitățile necesare pentru a înțelege și a lucra cu AI generativă.
Cum funcționează modelele de difuzie
Acest curs, intitulat „Cum funcționează modelele de difuzie”, oferă o înțelegere aprofundată a modelelor de difuzie utilizate în IA generativă. Merge dincolo de simpla folosire a modelelor pre-construite sau a API-urilor și vă învață cum să construiți un model de difuzie de la zero.
Cursul este conceput pentru a vă ajuta să obțineți experiență practică cu IA generativă bazată pe difuzie. Cursul este predat de Sharon Zhou, co-fondatorul și CEO-ul Laminiasigurându-vă că învățați de la un profesionist experimentat din industrie.
Cerințe preliminare
Acesta este un curs de nivel intermediar, iar cunoștințe anterioare despre Python, Tensorflow sau Pytorch va fi benefic pentru a profita la maximum de conținut.
Includerea cursului
- Introducere în modelele de difuzie
- Intuiția din spatele modelelor de difuzie
- Eșantionarea în modele de difuzie
- Rețele neuronale în modele de difuzie
- Modele de difuzare de instruire
- Controlul modelelor de difuzie
- Accelerarea modelelor de difuzie
Dacă doriți să vă scufundați mai adânc în lumea modelelor de difuzie în IA generativă, „Cum funcționează modelele de difuzie” este o resursă ideală. Acest curs vă permite să construiți, antrenați și optimizați modele de difuzie, oferindu-vă abilitățile practice necesare pentru a explora în continuare acest domeniu interesant.
Cu acces gratuit pentru o perioadă limitată de timp, este o oportunitate excelentă de a vă extinde capacitățile AI generative.
Utilizați API-ul OpenAI pentru a codifica 5 proiecte
Acest curs este o scufundare cuprinzătoare în lumea API-ului OpenAI. Vă învață cum să utilizați API-ul OpenAI pentru a crea cinci proiecte interesante, inclusiv o clonă ChatGPT, un creator de imagini DALL-E și un generator SQL.
Aceste proiecte explorează diversele capabilități și aplicații potențiale ale API-ului OpenAI.
Cerințe preliminare
Cursul nu specifică nicio cerință preliminară, dar se recomandă să aveți o înțelegere de bază a limbajelor de programare precum JavaScript, React, Node.js și TypeScript și familiaritatea cu utilizarea API-urilor în dezvoltarea de software.
Includerea cursului
- Introducere, cerințe preliminare și configurare
- Acces API, managementul cheilor și autentificare
- Înțelegerea diferitelor modele
- Terminări de text, solicitări personalizate și instrucțiuni
- Tehnici de optimizare promptă
- Crearea de chatbot-uri cu GPT-3
- Proiectul de generare a imaginii 1 | JavaScript
- Generare de imagini cu DALL-E
- Proiectul de generare a imaginii 2 | React + Node.js + OpenAI NPM Library
- Proiect generator SQL | TypeScript + Node.js + Biblioteca OpenAI NPM
Dacă sunteți dornic să explorați capacitățile API-ului OpenAI și să creați proiecte interesante, acest curs este o resursă excelentă. Indiferent dacă sunteți interesat să dezvoltați aplicații ChatGPT, să generați imagini cu DALL-E sau să creați interogări SQL, acest curs vă va acoperi.
Îndrumarea pas cu pas și proiectele practice vă vor permite să deblocați potențialul API-ului OpenAI.
Creați un model de limbă mare de la zero cu Python
Acest curs oferă un tutorial aprofundat despre cum să-ți creezi propriul tău curs model de limbaj mare de la zero folosind Python. Se aprofundează în manipularea datelor, concepte matematice și implementarea transformatoarelor din spatele modelelor mari de limbaj.
Veți explora diverse subiecte legate de construirea modelului dvs. lingvistic.
Cerințe preliminare
Trebuie să fii familiarizat cu limbajul de programare Python, deoarece cursul folosește în principal Python pentru codare. Este benefic să știți despre învățarea profundă, în special în ceea ce privește rețelele neuronale și antrenamentul acestora.
Includerea cursului
- Introducere și configurare
- Preprocesarea textului
- Fundamentele algebrei liniare
- Pregătirea datelor și intrări ale modelului
- Trecerea de la CPU la CUDA
- Introducere în PyTorch
- Produs punctual și multiplicare prin matrice
- Implementarea Matmul
- Construirea unei rețele neuronale
- Construirea unui model GPT
- Optimizatoare și Normalizare
- Blocuri transformatoare și atenție cu mai multe capete
- Model Training și hiperparametri
- Instruire pe OpenWebText
- Eroare de manipulare, salvare model și încărcare
- Instrumente de scriptare și linie de comandă
- Preantrenament vs reglaj fin
Dacă sunteți interesat să înțelegeți detaliile construirii unui model lingvistic mare de la zero, acest tutorial este o resursă valoroasă.
Cursul vă duce printr-o călătorie pas cu pas, oferindu-vă cunoștințele și abilitățile necesare pentru a vă crea propriul model lingvistic.
Introducere în modelele lingvistice mari cu Google Cloud
Acest curs introductiv, oferit de Google Cloud, este o experiență de micro-învățare care oferă o privire de ansamblu asupra modelelor lingvistice mari (LLM). Acesta acoperă ce sunt LLM-urile, cazurile lor de utilizare și modul în care reglarea promptă le poate îmbunătăți performanța.
Ei au furnizat lecturi asamblate pe modele mari de limbaj
În plus, cursul prezintă instrumentele Google care vă pot ajuta să vă dezvoltați propriile aplicații AI generative.
Cerințe preliminare
Cursul este special conceput pentru începători și nu necesită experiență anterioară.
Includerea cursului
- Introducere în modelele mari de limbaj
- Incluziunea lecturii (Resurse de lectură)
Acest curs este un punct de plecare perfect pentru cei care doresc să înțeleagă elementele de bază ale modelelor lingvistice mari și aplicațiile lor practice.
Acest curs de microînvățare este conceput pentru a fi prietenos pentru începători, permițând persoanelor fără experiență anterioară să obțină o privire asupra lumii AI generative. modele lingvistice cu Google Cloud!
Universitatea LLM de la Cohere
Universitatea LLM este o resursă cuprinzătoare de învățare concepută pentru persoanele interesate procesarea limbajului natural (NLP)de la începători la cei avansați.
Se concentrează pe subiecte NLP, inclusiv modele lingvistice mari (LLM), făcându-l o platformă ideală pentru cei dornici să stăpânească abilitățile NLP și să învețe despre LLM.
Cerințe preliminare
Curriculum-ul LLMU este conceput pentru a oferi o bază solidă în limbajul AI pentru indivizi din toate mediile. Indiferent dacă sunteți un începător în învățarea automată, un entuziast care dorește să creeze aplicații IA lingvistice sau cineva gata să-și pună în practică abilitățile, Universitatea LLM se adresează unui public divers.
Includerea cursului
- Introducere în LLMs
- Reprezentarea textului
- Generarea textului
- Inginerie promptă
Universitatea LLM este o resursă excelentă pentru oricine este interesat să stăpânească abilitățile NLP și LLM și să exploreze lumea modelelor de limbaj mari și AI generativă.
Pe lângă materialul de curs, ei vor organiza grupuri de lectură și vor găzdui evenimente exclusiv pentru toți cursanții!
Curs Crash LangChain
Acest curs intensiv este conceput pentru începători pentru a învăța cum să folosească LangChainun cadru creat pentru a simplifica dezvoltarea aplicațiilor folosind modele mari de limbaj.
LangChain permite integrarea perfectă a modelelor AI cu diverse surse de date, facilitând construirea de aplicații personalizate de procesare a limbajului natural (NLP).
Cerințe preliminare
Cursul este conceput pentru începători, deci nu sunt menționate condiții prealabile specifice. Cu toate acestea, o înțelegere de bază a conceptelor de programare și o familiarizare cu fundamentele AI și NLP pot fi benefice.
Includerea cursului
- Introducere în LangChain
- Primul proiect – Generator de nume pentru animale de companie
- Explorarea agenților din LangChain
- Al doilea proiect – Asistent YouTube
- Crearea propriilor noastre Vector Stores
- Discutarea aplicațiilor potențiale ale LangChain
- Costuri și bugetare OpenAI API
Dacă sunteți începător care dorește să exploreze lumea modelelor de limbaj mari și a aplicațiilor NLP, acest curs intensiv despre LangChain este o resursă fantastică.
Cu accent pe proiectele practice și utilizarea simplificată a modelelor de limbaj mari, puteți începe rapid călătoria dvs. către construirea de aplicații NLP personalizate.
Curs rapid de difuzie stabilă
Acest curs complet este conceput pentru începători pentru a învăța cum să folosească Difuzie stabilă, un instrument pentru crearea de artă și imagini. Cursul acoperă diverse aspecte, inclusiv antrenamentul propriului model, folosind Control Net, utilizarea punctului final API al Stable Diffusion și multe altele.
De asemenea, evidențiază implicațiile etice ale inteligenței artificiale în artă și subliniază utilizarea responsabilă și respectarea drepturilor artiștilor.
Cerințe preliminare
Cursul nu specifică nicio condiție prealabilă, dar a avea o înțelegere de bază a conceptelor de artă și AI poate fi benefic pentru o mai bună înțelegere a materialului.
Includerea cursului
- Introducere în Difuziunea Stabilă
- Construiește și antrenează-ți propriul model
- Introducere în Control Net în Stable Diffusion
- Explorarea punctului final API al Stable Diffusion
- Navigarea provocărilor etice în arta generată de IA
- AI responsabil în creația de artă
- Resurse pentru învățarea continuă
Dacă sunteți un începător interesat de crearea de artă și imagini folosind Stable Diffusion, acest curs intensiv este o resursă valoroasă. Acesta acoperă toate elementele esențiale, de la antrenamentul propriului model până la utilizarea punctului final API al Stable Diffusion.
Cursul subliniază, de asemenea, importanța utilizării AI în artă în mod responsabil și respectarea drepturilor artiștilor.
LangChain pentru dezvoltarea aplicațiilor LLM
Acest curs, oferit în colaborare cu LangChain, este conceput pentru începători și se concentrează pe utilizare LangChain for Language Model (LLM) Dezvoltarea aplicației. LangChain este un cadru pentru extinderea cazurilor de utilizare și a capabilităților modelelor de limbaj în dezvoltarea aplicațiilor.
În acest curs, veți învăța cum să aplicați LLM-urilor la datele dvs. proprietare, să creați asistenți personali și chatbot-uri specializati și să explorați diferite caracteristici ale cadrului LangChain.
Cerințe preliminare
Deși cursul este prietenos pentru începători, a avea cunoștințe de bază despre Python poate fi avantajos pentru a profita la maximum de el.
Includerea cursului
- Introducere în LangChain și LLMs
- Prompt-uri și analizoare de model
- Memoria și contextul în LLM
- Construirea lanțurilor de interacțiune
- Gestionarea progresiei în lanț și a logicii
- Tratarea erorilor și recuperarea în lanțuri
- Dezvoltarea sistemelor de întrebări și răspunsuri cu LLM
- Evaluare și măsurători de performanță
- Lucrul cu agenții în LangChain
- Agenți de integrare pentru automatizarea sarcinilor
- Studii de caz ale implementărilor de succes ale agenților
Dacă sunteți începător și doriți să vă extindeți cunoștințele în dezvoltarea de aplicații de model de limbaj folosind LangChain, acest curs este o resursă valoroasă.
Cu accent pe învățarea practică și predat de Harrison Chase și Andrew Ng, acest curs oferă abilități esențiale pentru valorificarea capacităților modelelor lingvistice în dezvoltarea aplicațiilor.
Cum pot începe gânditorii de afaceri să construiască pluginuri AI cu nucleul semantic
Acest curs, în colaborare cu Microsoft, se adresează începătorilor și gânditorilor de afaceri care doresc începeți să construiți pluginuri AI cu Semantic Kernel.
Veți învăța cum să utilizați orchestratorul cu sursă deschisă Microsoft, Semantic Kernel, pentru a vă dezvolta abilitățile de planificare și analiză a afacerii, utilizând în același timp instrumentele AI.
Cursul acoperă diverse aspecte ale lucrului cu modele de limbaj mari (LLM) și ale utilizării blocurilor de construcție comune, cum ar fi amintirile, conectorii, lanțurile și planificatorii.
Cerințe preliminare
Sunt recomandate cunoștințe de bază Python și înțelegerea unei interfețe de programare a aplicațiilor (API). Familiarizarea cu ceea ce este un kit de proiectare software (SDK) poate fi utilă, dar nu este necesară.
Includerea cursului
- Introducere în modelele de limbaj mari (LLM)
- Introducere în Kernel-ul semantic
- Prezentare generală a programului Microsoft Open-Source Orchestrator
- Dezvoltarea de recomandări eficiente
- Explorarea bazelor de date vectoriale
- Gestionarea și interogarea datelor vectoriale
- Înțelegerea funcțiilor semantice și a rolului lor
- LLM pentru planificare și luare a deciziilor
Dacă sunteți un gânditor de afaceri sau un începător interesat de crearea de pluginuri AI și de folosirea instrumentelor AI pentru planificarea și analiza afacerii, acest curs este o resursă valoroasă.
Veți învăța cum să lucrați cu modele de limbaj mari (LLM) și kernel-ul semantic Microsoft, dobândind abilitățile de a crea aplicații de afaceri sofisticate folosind LLM-uri.
De asemenea, cursul pune accent pe utilizarea blocurilor de construcție LLM comune și a orchestratorului open-source Semantic Kernel. Predat de John Maeda, VP Design and Artificial Intelligence la Microsoft, acest curs oferă cunoștințe esențiale pentru aplicațiile de afaceri.
Reglarea fină a modelelor de limbă mari
Acest curs, în colaborare cu Lamini, se concentrează pe elementele fundamentale ale reglarea fine a modelelor de limbaj mari (LLM). Reglajul fin este un proces în care vă luați propriile date pentru a antrena modelul, actualizând ponderile rețelelor neuronale din LLM.
Acest curs vă va ajuta să înțelegeți când să aplicați reglajul fin, cum să vă pregătiți datele pentru aceasta și cum să pregătiți și să evaluați un LLM pe datele dvs. Veți învăța, de asemenea, cum diferă reglarea fine de alte metode, cum ar fi inginerie promptă și generare sporită de recuperare.
Cerințe preliminare
Pentru a profita la maximum de acest curs, se recomandă cursanților să aibă familiaritate cu Python și o înțelegere a unui cadru de învățare profundă, cum ar fi PyTorch.
Includerea cursului
- Introducere la curs
- De ce Finetune
- Unde se încadrează reglajul fin
- Instrucțiuni de reglare fină
- Pregătirea și preprocesarea datelor
- Proces de formare model
- Evaluare și iterație
Dacă doriți să vă scufundați în lumea reglarii fine a modelelor de limbaj mari (LLM) și să înțelegeți tehnicile și aplicațiile implicate, acest curs este o resursă valoroasă.
Predat de Sharon Zhou, un instructor experimentat în domeniu, cursul acoperă elementele esențiale despre când și cum să aplicați reglajul fin, pregătirea datelor și formarea și evaluarea LLM-urilor folosind propriile date.
Construirea de sisteme cu API-ul ChatGPT
Acest curs scurt, în colaborare cu OpenAI, se concentrează pe „Construirea de sisteme cu API-ul ChatGPT.” Este conceput pentru a-i învăța pe cursanți cum să construiască eficient sisteme cu mai mulți pași folosind modele de limbaj mari.
Prin împărțirea sarcinilor complexe într-o serie de subsarcini folosind solicitări în mai multe etape, veți învăța cum să automatizați fluxurile de lucru complexe și să vă îmbunătățiți eficiența.
Cerințe preliminare
Aveți nevoie doar de o înțelegere de bază a Python pentru a finaliza acest curs. De asemenea, este potrivit pentru inginerii de învățare automată intermediari sau avansați care doresc să-și îmbunătățească abilitățile de inginerie prompte pentru LLM.
Includerea cursului
- Modele de limbă, format de chat și jetoane
- Clasificări
- Moderare
- Raționamentul lanțului de gânduri
- Înlănțuirea prompturilor
- Evaluare- I și II
Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile în construirea de sisteme cu API-ul ChatGPT, acest curs este o resursă valoroasă. De la elementele de bază la concepte avansate, veți învăța cum să creați lanțuri de solicitări, să lucrați cu codul Python și să construiți un chatbot de serviciu pentru clienți.
Abilitățile practice pe care le dobândești pot fi aplicate în diferite scenarii din lumea reală, ceea ce face din aceasta o investiție utilă a timpului tău. Predat de experți din industrie și disponibil gratuit pentru o perioadă limitată de timp, acest curs este ocazia dvs. de a explora și stăpâni capacitățile modelelor lingvistice mari.
Înscrie-te acum și începe să construiești sisteme complexe eficient!
Tutorial de încorporare vectorială
Acest tutorial este despre înțelegere și utilizare înglobări vectoriale în proiectele dvs. de învățare automată și inteligență artificială.
Vă învață cum să creați un asistent AI cu încorporare vectorială folosind tehnicile OpenAI GPT-4 API, LangChain și Natural Language Processing (NLP).
Cerințe preliminare
Cursul nu specifică cerințe preliminare, dar o înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată și o anumită familiaritate cu programarea ar fi de ajutor.
Includerea cursului
- Înțelegerea înglobărilor vectoriale
- Crearea înglobărilor de text cu OpenAI
- Lucrul cu baze de date vectoriale
- Introducere în Langchain
- Construirea unui asistent AI
- Practic: construirea unui asistent AI
Dacă doriți să vă îmbunătățiți cunoștințele despre înglobarea vectorului și să aflați cum să creați un asistent AI folosind tehnici GPT-4, LangChain și NLP, acest tutorial este o resursă excelentă.
Încorporarea vectorială este un concept fundamental în IA modernă, iar înțelegerea modului de lucru cu acestea este valoroasă.
Modele de limbă mari cu căutare semantică
Acest curs se referă la îmbunătățirea căutării de cuvinte cheie prin încorporare modele de limbaj mari și căutare semantică tehnici.
Veți învăța cum să utilizați Cohere Rerank și înglobările pentru a îmbunătăți rezultatele căutării de cuvinte cheie, făcând experiența utilizatorului mai eficientă și mai eficientă.
Cerințe preliminare
Cursul este etichetat ca „Începător”, dar este recomandat să aveți o familiaritate de bază cu Python pentru a profita la maximum de conținut. O anumită înțelegere a sistemelor de căutare și de recuperare bazate pe cuvinte cheie poate fi, de asemenea, benefică.
Includerea cursului
- Îmbunătățirea căutării prin cuvinte cheie cu căutare semantică
- Încorporarea
- Recuperare densă
- ReRank
Acest curs vă ajută să înțelegeți tehnicile și conceptele esențiale pentru a vă face sistemele de căutare mai inteligente și mai eficiente.
Dacă doriți să vă îmbunătățiți capacitățile de căutare, acest curs este o resursă excelentă. Înscrieți-vă acum și duceți căutarea prin cuvinte cheie la nivelul următor cu tehnici de căutare semantică!
Evaluarea și depanarea modelelor AI generative
Acest curs se concentrează pe abilitățile vitale ale evaluarea și depanarea modelelor AI generative, fie că este vorba de modele de limbaj mari (LLM) sau de modele de imagini generative. Oferă informații despre utilizarea instrumentelor independente de platformă pentru a urmări, monitoriza și evalua eficient aceste modele.
Cerințe preliminare
Cursul se adresează cursanților de nivel mediu. Ar trebui să fiți familiarizat cu Python și să aveți experiență cu cadre precum PyTorch sau similar. O experiență în învățarea automată sau în proiecte AI este benefică, dar nu este strict necesară.
Includerea cursului
- Instrumentul W & B
- Model de difuzare de antrenament cu W & B
- Evaluarea modelelor de difuzie
- Evaluare și urmărire LLM cu W & B
- Reglarea fină a unui model de limbă
Capacitatea de a evalua și de a depana modelele AI generative este crucială în lumea AI și a învățării automate. Acest curs vă oferă abilități și instrumente valoroase pentru a vă gestiona, monitoriza și evalua în mod eficient proiectele.
Folosind platforma Weights & Biases, vă veți simplifica fluxul de lucru, permițându-vă să urmăriți experimentele, să gestionați datele și să colaborați eficient.
Instructorul Carey Phelps, un manager de produs fondator la Weights & Biases, aduce expertiza ei pentru a vă ajuta să stăpâniți acest aspect critic al dezvoltării AI. Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile de operațiuni de învățare automată și să evaluați și să depanați eficient modelele AI generative, acest curs este o alegere excelentă. Înscrie-te acum pentru a-ți duce proiectele AI la următorul nivel!
LangChain: Chat cu datele tale
Acest curs scurt oferă o oportunitate de a învăța direct de la Harrison Chase, creatorul LangChainun cadru puternic conceput pentru a simplifica crearea de aplicații folosind modele de limbaj mari (LLM).
În acest curs, te vei scufunda în două subiecte principale: Retrieval Augmented Generation (RAG), o aplicație comună LLM și construirea unui chatbot care să răspundă la interogări pe baza conținutului documentelor tale.
Cerințe preliminare
Acest curs este prietenos pentru începători, dar presupune că sunteți familiarizat cu Python. Este ideal pentru dezvoltatorii interesați să creeze aplicații folosind modele de limbaj mari precum ChatGPT. Dacă aveți niște abilități Python și doriți să utilizați LLM-urile pentru proiectele dvs., acest curs oferă cunoștințe practice și experiență practică.
Includerea cursului
- Încărcare document
- Divizarea documentelor
- VectorStores și încorporare
- Recuperare
- Chat cu LLM
LangChain este un cadru valoros pentru simplificarea creării de aplicații folosind modele mari de limbaj. Dacă sunteți dornic să învățați cum să valorificați puterea LLM-urilor pentru a crea aplicații care pot interacționa cu datele, acest curs este o alegere excelentă.
Învățând direct de la Harrison Chase, veți fi echipat cu cunoștințele și abilitățile necesare pentru a lucra eficient cu LangChain.
Indiferent dacă sunteți interesat de Retrieval Augmented Generation (RAG) sau de crearea de chatbot-uri care răspund la conținutul documentului, acest curs oferă o cale practică către crearea de aplicații care chat direct cu datele dvs.
Crearea de aplicații AI generative cu Gradio
Acest curs scurt vă oferă oportunitatea de a învăța de la Apolinário Passos, un inginer de artă în învățare automată la Hugging Face. Accentul cursului este pe creare aplicații AI generative folosind Gradioo platformă ușor de utilizat pentru construirea de aplicații de învățare automată.
Veți putea să construiți rapid și să demonstrați aplicații de învățare automată, să le partajați altora și să obțineți cunoștințe practice pentru proiectele dvs.
Cerințe preliminare
Acest curs este prietenos pentru începători, dar se recomandă câteva cunoștințe de bază Python. Dacă aveți o înțelegere de bază a Python și doriți să construiți și să partajați rapid aplicații și demonstrații folosind Gradio, acest curs oferă o oportunitate excelentă de a face acest lucru.
Includerea cursului
- Interfață de sarcini NLP
- Aplicația de subtitrăre a imaginilor
- Aplicația de generare a imaginilor
- Descrie și generează
- Chat cu orice LLM
În lumea AI și a învățării automate, construirea de aplicații practice este o abilitate crucială. Acest scurt curs despre construirea de aplicații AI generative cu Gradio vă permite să faceți exact asta.
Indiferent dacă doriți să creați aplicații de rezumare a textului, instrumente de subtitrare a imaginilor, interfețe de generare text-la-imagine sau chiar chatbot cu modele de limbi mari open-source, acest curs vă oferă cunoștințele necesare pentru a face acest lucru eficient.
Tutorial Dezvoltare cu modele de limbaj mari
Acest curs, creat de Akshath, se concentrează pe dezvoltarea de modele de limbaj mari (LLM) pentru a-și valorifica capacitățile pentru diverse proiecte. Pe parcursul cursului, vă veți implica în proiecte practice care vă vor permite să lucrați eficient cu LLM.
Proiectele pe care le veți întreprinde acoperă construirea de interfețe dinamice, interacțiunea cu cantități mari de date text și abilitarea LLM-urilor să navigheze pe internet pentru lucrări de cercetare.
Cerințe preliminare
Cerințele preliminare pentru acest curs pot varia în funcție de proiectele specifice și de conținutul acoperit. Cu toate acestea, a avea o înțelegere de bază a Python este, în general, recomandată pentru lucrul cu LLM-uri. Fiecare proiect poate avea propriile sale premise, așa că este recomandabil să revizuiți conținutul și proiectele incluse în curs pentru cerințe mai specifice.
Includerea cursului
- Introducere în LLMs
- ChatGPT Playground și GPT API
- Construire cu ChainLit
- Lucrul cu baze de date vectoriale
- Implementarea întrebărilor și răspunsurilor cu documente (TXT și PDF)
- Navigare web și agenți
- Crearea unui mini-plugin pentru interpretul de coduri (Replit Tool)
- Extinderea funcționalității cu agenți
- Instrument Shell și Creare de instrumente personalizate
Tutorialul Dezvoltare cu modele lingvistice mari este un curs cuprinzător care vă conduce printr-o serie de proiecte practice, dându-vă puterea să valorificați capacitățile LLM-urilor pentru proiectele dvs.
Indiferent dacă sunteți interesat să creați interfețe dinamice, să lucrați cu date text sau să efectuați cercetări pe internet cu LLM, acest curs vă oferă abilitățile și cunoștințele necesare pentru a începe.
Înscrieți-vă acum și începeți să construiți proiecte care folosesc LLM-uri pentru diverse aplicații.
Creați aplicații AI cu ChatGPT, DALL-E și GPT-4
Acest curs complet, creat de Tom Chant, profesor la Scrimba, este conceput pentru a vă învăța cum să construiți Aplicații bazate pe inteligență artificială folosind API-urile ChatGPT, DALL-E și GPT-4.
Cursul acoperă diverse aspecte ale dezvoltării de aplicații AI și include proiecte practice pentru a vă ajuta să învățați și să vă aplicați cunoștințele.
Cerințe preliminare
Cursul recomandă să aveți o înțelegere de bază a HTML, CSS și JavaScript înainte de a-l urma. De asemenea, se recomandă să înveți câteva abilități esențiale de dezvoltare web, deoarece cursul se concentrează pe construirea de aplicații AI pentru web.
Includerea cursului
- MoviePitch – Crearea unui generator de pitch
- Configurarea Boilerplatei
- Explorarea modelelor și instrumentelor
- Implementarea fetchSynopsis
- Înțelegerea jetoanelor
- Adăugarea Generației de imagini cu createImage și Completarea UX
- KnowItAll – GPT-4 Chatbox
- Înțelegerea modului în care funcționează modelele ChatGPT pentru chatbots
- Utilizarea punctului final de finalizare Creare chat
- Configurare Firebase și Configurare baze de date
- Gestionarea conversațiilor în baza de date
- Conversia Chatbot-ului în We-Wingit
- Configurarea mediului pentru reglaj fin
- Ajustarea modelului și actualizarea JavaScript pentru implementare
- Implementare și găzduire pe Netlify
- Descărcați, GitHub și variabilele de mediu
- Implementarea funcțiilor fără server Netlify
Acesta este un curs cuprinzător pentru începătorii interesați de crearea de aplicații bazate pe inteligență artificială. Indiferent dacă doriți să construiți interfețe interactive, chatboți, aplicații de generare de imagini sau chatbot-uri ajustate, acest curs acoperă o serie de subiecte și oferă proiecte practice pentru a vă aplica cunoștințele.
Dacă doriți să începeți cu dezvoltarea de aplicații AI, acest curs este o resursă excelentă. Înscrieți-vă și începeți să vă construiți aplicațiile bazate pe inteligență artificială astăzi.
Cuvinte finale
În acest articol, am explorat diverse cursuri gratuite care vă vor ajuta să învățați în profunzime toate conceptele necesare, împreună cu proiecte practice. Asigurați-vă că finalizați toate exercițiile necesare în timp ce învățați; vă va îmbunătăți înțelegerea.
Când sunteți gata să începeți să construiți, consultați modelele noastre populare AI pentru a crea aplicații AI generative.