免费来自Google：生成式AI学习路径
免费来自Google：AI学习路径
你对发现生成式AI模型及其应用感兴趣吗？幸运的是，谷歌云发布了生成式AI学习路径，这是一个包含免费课程的绝佳合集，从解释生成式AI的基本概念开始，到更复杂的工具，如生成式AI工作室，用于构建定制的生成式AI模型。
本文将探讨七个可用课程，让你了解我们每天接触的大型语言模型背后的概念，并创建新的AI解决方案。让我们开始吧！
1. 生成式AI简介
课程链接：生成式AI简介
这门课程由谷歌云的AI技术课程开发人员Dr. Gwendolyn Stripling介绍了生成式AI的基本概念和应用。课程从数据科学（AI，机器学习，深度学习）的基本概念开始，讲解了生成式AI与这些学科的区别。此外，它通过直观的插图解释了围绕生成式AI的关键概念，如变压器，幻觉和大型语言模型。
视频时长：22分钟
讲师： Gwendolyn Stripling
建议阅读：
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2. 大型语言模型简介
课程链接：大型语言模型简介
这门课程旨在高层次介绍语言模型。特别是它给出了语言模型应用的示例，如文本分类，问答和文档摘要。最后，它展示了谷歌的生成式AI开发工具的潜力，可以无需编码地构建你的应用。
视频时长：15分钟
讲师： John Ewald
建议阅读：
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3. 图像生成简介
课程链接：图像生成简介
这门课程重点介绍了最重要的扩散模型，一类生成图像的模型。其中一些最有前景的方法包括变分自动编码器、生成对抗模型和自回归模型。
它还展示了可以分为两种类型的用例：无条件生成和条件生成。第一种包括人脸合成和超分辨率等应用，而条件生成的例子包括从文本提示生成图像、图像修复和文本引导的图像到图像。
视频时长：9分钟
讲师： Kyle Steckler
4. 注意力机制
课程链接：注意力机制
在这门短期课程中，你将更多地了解注意力机制，这是变压器和大型语言模型背后的一个非常重要的概念。它使得改进机器翻译等任务成为可能。特别是，它展示了注意力机制如何解决机器翻译问题。
视频时长：5分钟
讲师： Sanjana Reddy
5. 变压器模型和BERT模型
课程链接：变压器模型和BERT模型
本课程涵盖了变压器架构，它是BERT模型背后的基本概念。在解释了变压器之后，它概述了BERT以及它在解决单句分类和问答等不同任务中的应用。
与之前的课程不同的是，理论课程配有实验室，需要先掌握Python和TensorFlow的知识。
视频时长：22分钟
讲师：Sanjana Reddy
建议阅读：
- Attention Is All You Need
- Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding
6. 创建图像字幕模型
课程链接：创建图像字幕模型
本课程旨在解释图像字幕模型，这是一种通过将图像作为输入生成文本字幕的生成模型。它利用编码器-解码器结构、注意机制和Transformer来解决为给定图像预测字幕的任务。与之前的课程一样，这里也有一个实验室，将理论付诸实践。这门课程同样面向具有Python和TensorFlow先验知识的数据专业人士。
视频时长：29分钟
讲师：Takumi Ohyama
7. 介绍生成式AI工作室
课程链接：介绍生成式AI工作室
这门最后一门课程介绍和探索生成式AI工作室。它首先再次解释了生成式AI是什么以及其用例，例如代码生成、信息提取和虚拟助手。在概述这些核心概念之后，谷歌云展示了帮助解决生成式AI任务的工具，即使没有AI背景也能使用。其中一个工具是Vertex AI，它是一个平台，可以管理机器学习周期，从构建到部署机器模型。这个端到端平台包括两个产品，生成式AI工作室和模型花园。本课程重点介绍生成式AI工作室，它允许轻松构建无代码或低代码的生成模型。
视频时长：15分钟
建议阅读：
- 生成式AI工作室
- 文本提示设计概述
- 实验室：开始使用生成式AI工作室
最后的思考
我希望您对谷歌云提供的生成式AI课程的快速概述有所帮助。如果您不知道从哪里开始理解生成式AI的核心概念，这个路径涵盖了每个方面。如果您已经有机器学习背景，这些课程中肯定有您可以发现的模型和用例。您是否了解其他关于生成式AI的免费课程？如果有有见解的建议，请在评论中分享。
Eugenia Anello目前是意大利帕多瓦大学信息工程系的研究员。她的研究项目专注于连续学习与异常检测的结合。
