Generative AI Foundations 是一门综合性课程,旨在为学习者打下坚实的 Generative Artificial Intelligence(生成人工智能)基础,涵盖关键原理、核心方法论以及在文本、图像、音频和代码等多个领域的实际应用。本课程是初学者和专业人士的理想选择,它探讨了 GAN、VAE 和 transformer 等生成式人工智能模型如何通过内容创建、自动化和创新来改变各行各业。 课程结束时,您将掌握以下知识和技能: - 掌握生成式人工智能的基础概念和复杂技术,包括其优势和局限性。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
本 Module 旨在让学员扎实了解生成式人工智能的原理、模型和应用,为更深入的探索奠定基础。通过引人入胜的课程,包括关于生成式人工智能概述、原理、理解其模型和优缺点的视频,以及代码生成和 prompt engineering 等实际应用,学员将获得宝贵的见解。本 Modulation 还强调伦理方面的考虑,并包括练习作业和讨论提示,以鼓励积极学习和应用概念。无论您是人工智能的新手,还是希望加强对 Generative AI 功能的理解,本模块都将为您提供开始学习之旅的必要知识基础。
涵盖的内容
16个视频6篇阅读材料4个作业3个讨论话题1个插件
本 Modulation旨在让学员深入了解这些模型的功能、结构上的细微差别以及在科技行业中的广泛应用。从 Autoencoder 的基础知识开始,学习者将探索包括变异 Autoencoder (VAE) 在内的这些 Network 的工作原理和变体,并了解它们在数据压缩和生成任务中的意义。接下来将继续探索 GAN,从其基础架构到训练的细微差别,并探索其各种变体。通过实践作业、引人入胜的视频内容和重点阅读,学员将获得使用这些模型的实践经验,最终加深对其能力和局限性的理解。
涵盖的内容
10个视频3篇阅读材料4个作业3个讨论话题
本模块深入探讨自然语言处理和人工智能的基础要素--语言模型和基于 Transformer 的生成模型。本模块首先概述语言模型,然后介绍革命性的 transformer 架构,详细说明其注意机制和各种高级模型。然后,Modulation 将重点转移到 GPT 和 BERT 等开创性模型,研究它们的发展、功能以及在 AI 领域的广泛应用。最后,该模块将进行综合评估,包括针对 VAE 和 GAN 等前沿主题的练习和分级作业,让学生全面了解这些技术如何推动人工智能研究和应用的创新。
涵盖的内容
9个视频4篇阅读材料3个作业
最后一个 Modulation 模块旨在巩固学员在整个课程中所掌握的知识和技能。它以 "实践项目 "开头,鼓励学习者以动手的方式运用所学知识,从而弥补理论知识与实际应用之间的差距。在此之后,该模块提供了一个关于 Gen AI 基础的分级作业,旨在严格评估学习者对课程中探讨的关键概念、技术和应用的掌握情况。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个作业1个插件
获得职业证书
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常见问题
生成式人工智能基础课程旨在向学习者介绍生成式人工智能的基础知识。课程内容涵盖广泛,包括生成式人工智能原理、使用 ChatGPT 生成代码、提示工程、利用 ChatGPT 学习 Python 和软件开发、自动编码器、GAN(生成式对抗网络)、语言模型和基于变换器的生成模型。通过视频、阅读和实践作业,学习者将全面了解生成式 AI 技术及其应用。
本课程非常适合任何有兴趣了解和使用 Generative AI 技术的人,包括软件开发人员、数据科学家、研究人员以及计算机科学或相关专业的学生。事先了解 Python 和机器学习的基本概念会有所帮助,但不是必须的。
课程内容由教学视频、阅读材料和实践作业组成。每节课都包括涵盖关键主题的视频、加深理解的阅读材料以及学以致用的实践作业。此外,还有鼓励学生之间互动的讨论提示。 课程内容由教学视频、阅读材料和实践作业组成。每节课都包括涵盖关键主题的视频、加深理解的阅读材料和学以致用的实践作业。此外,还有讨论提示,以鼓励学生之间的互动。
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