Podstawy sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja przekształca każdą branżę, jednak zrozumienie, jak te technologie naprawdę działają, może być przytłaczające. Ten kurs dzieli złożone algorytmy i nowoczesne modele na jasne, wolne od żargonu pisemne wyjaśnienia. Przejdziesz od ciekawego obserwatora do kompetentnego profesjonalisty, który rozumie mechanikę stojącą za uczeniem maszynowym, uczeniem głębokim i generatywną sztuczną inteligencją. Studiując podstawowe definicje i praktyczne ramy koncepcyjne, zdobędziesz umiejętność czytania ze zrozumieniem niezbędną do omawiania, wdrażania i wykorzystywania technologii AI w swojej karierze. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawową terminologię AI, w tym różnice między wąską sztuczną inteligencją, ogólną sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym. - Poznać kluczowe paradygmaty uczenia maszynowego, od uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego po sieci neuronowe. - Poznać mechanikę nowoczesnej generatywnej sztucznej inteligencji, w tym duże modele językowe (LLM) i architektury transformerów. - Przećwiczyć podstawowe techniki inżynierii promptów w celu optymalizacji wyników z modeli generatywnych. - Odkryć nowoczesne wzorce danych, takie jak bazy danych wektorowych i generowanie wzbogacone pobieraniem (RAG). - Ocenić względy etyczne, stronniczość i praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w zastosowaniach w świecie rzeczywistym. Kurs rozpoczyna się od niezbędnych definicji i kontekstu historycznego, a następnie krok po kroku przeprowadza przez pojęcia uczenia maszynowego, struktury uczenia głębokiego i najnowocześniejsze przepływy pracy generatywnej AI. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących, profesjonalistów biznesowych i aspirujących entuzjastów technologii, którzy chcą solidnych podstaw koncepcyjnych w dziedzinie AI bez konieczności posiadania wiedzy z zakresu zaawansowanej matematyki czy programowania. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować odporną na przyszłość wiedzę na temat sztucznej inteligencji.