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生成式人工智能基础
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生成式人工智能基础

本课程是 用 LLM 学习生成式 AI 专项课程 的一部分

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位教师:Edureka

2,155 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.1

(13 条评论)

初级 等级

推荐体验

9 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 全面了解生成式 AI 及其核心技术。

  • 学习如何应用生成式 AI 完成文本、图像和代码生成任务。

  • 建立模型和交互式 AI 平台的实践经验。

  • 了解生成式人工智能的伦理、数学和基础原理。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

12 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 用 LLM 学习生成式 AI 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 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

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

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提供方

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自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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