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开始学习生成式 AI

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位教师:Edureka

1,773 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
初级 等级

推荐体验

2 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 定义生成式人工智能原理,应用数据准备、矢量化和模型构建技术。

  • 分析和比较 GAN、VAE、变压器和 LLM 等模型的实际应用。

  • 为人工智能模型设计有效的提示,使用少发、零发和思维链技术。

  • 使用微调、PEFT 和 LLMOps 策略优化和部署生成式人工智能模型。

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

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积累特定领域的专业知识

本课程是 面向软件工程师和开发人员的 AI 生成器 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5个模块

本 Module 介绍生成式 AI 的基础知识和高级概念,包括其演变、实际应用以及与判别模型的主要区别。学员将探索数据预处理、TF-IDF 和 Word2Vec 等矢量化技术,并获得 Autoencoder 和 GAN 的实践经验,从而能够为 AI 驱动的解决方案建立和训练生成模型。

涵盖的内容

18个视频6篇阅读材料4个作业3个讨论话题

本模块涵盖注意力机制的基本原理、变压器的演变以及 GPT、PaLM 和 LLaMA 等主要 LLM。它包括指令调整模型、API 集成和实际应用。您还将探索开源 LLM 生态系统、模型比较、"拥抱脸 "以及关键的伦理考虑因素。

涵盖的内容

15个视频4篇阅读材料4个作业3个讨论话题

本模块涵盖了提示工程的基本要素、高级提示技术(如几发、零发和思维链)以及优化生成式人工智能输出的策略。您将了解向量数据库(ChromaDB、Pinecone 和 Weaviate)如何实现语义搜索和检索增强生成(RAG)。通过 LangChain 的实际操作,您将了解如何使用提示模板、工具和代理构建模块化人工智能应用程序,从而获得实用、先进的解决方案。

涵盖的内容

18个视频5篇阅读材料5个作业4个讨论话题

本模块涵盖生成模型的微调和优化,包括数据增强和超参数调整等基础知识,以及 PEFT、LoRA 和 QLoRA 等用于高效适应的高级方法。您将学习如何使用 BLEU 和 ROUGE 等指标评估模型,平衡定量和定性评估。课程还介绍了使用 LLMOps 构建和部署人工智能解决方案,以及实际应用中的行业最佳实践。

涵盖的内容

11个视频4篇阅读材料5个作业4个讨论话题

本模块旨在评估个人对本课程所涵盖的各种概念和教义的掌握情况。通过综合评分测验、项目和实验来评估您的知识。

涵盖的内容

1个视频1篇阅读材料2个作业1个讨论话题2个非评分实验室

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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173 门课程155,207 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。