Этот обзор — ваш ключ к открытию пути в гудящую область генеративного ИИ. Вы узнаете обо всех навыках, которые необходимо отточить, чтобы изучить генеративный искусственный интеллект с нуля и добавить его в свой багаж профессиональных навыков с помощью сертификатов от таких компаний, как Google и Microsoft. Итак, погружайтесь!
Генеративный искусственный интеллект в последнее время пользуется огромной популярностью среди энтузиастов ИИ. Его восхождение отмечено не только инновациями, но и статистикой, которая подчеркивает его экспоненциальный рост в технологической сфере, как отметил Наввин Балани на LinkedIn.
Мировой рынок генеративного ИИ, по данным Market.us, в настоящее время оценивается в 13,71 млрд долларов, а к 2025 году, по прогнозам, достигнет 22,12 млрд долларов, а к 2030 году увеличится до 110,8 млрд долларов. Северная Америка занимает львиную долю рынка генеративного ИИ — 41 %, а статистика использования по поколениям демонстрирует интригующую тенденцию.
По данным Salesforce, 29 % представителей поколения Z, 28 % представителей поколения X и 27 % миллениалов активно используют инструменты генеративного ИИ в своей профессиональной среде, причем подавляющее число пользователей — 65 % — относятся к поколениям миллениалов и Z.
Примечательно, что энтузиазм в изучении генеративного ИИ связан не только с его внедрением, но и с уверенностью пользователей в том, что они смогут освоить его сложности. Почти 6 из 10 пользователей выражают уверенность в том, что им удастся освоить эту преобразующую технологию.
Что еще более интригует, так это цель ее внедрения: ошеломляющие 75 % пользователей генеративного ИИ используют его возможности для автоматизации задач на работе, используя его потенциал для оптимизации процессов и повышения производительности. Более того, эта технология постепенно становится краеугольным камнем в принятии решений: 52 % пользователей из поколения Z доверяют генеративному ИИ, чтобы он помог им в принятии важных решений.
По мере роста спроса и использования более двух третей респондентов подтверждают намерение своих компаний использовать генеративный ИИ, а значительная часть уже включила его в свою организационную программу. Это говорит о том, что следование дорожной карте обучения генеративному ИИ и включение его в свой набор навыков, скорее всего, окажется полезным в будущем.
Итак, если вы приняли решение и находитесь в поисках всеобъемлющего ресурса, в котором перечислено все, что вам нужно знать, чтобы узнать о генеративном искусственном интеллекте и включить его в свой набор навыков в резюме, читайте этот обзор до конца, поскольку мы проведем вас по пути от новичка до эксперта в области генеративного искусственного интеллекта.
Зачем изучать генеративный искусственный интеллект с нуля?
Изучение генеративного ИИ с нуля имеет множество веских причин, помимо приобретения нового навыка. Эти знания помогают принимать взвешенные решения, будь то внедрение в организации или формирование карьеры. Понимание этих основ послужит вам путеводной звездой в навигации по обширному ландшафту искусственного интеллекта.
Вот еще несколько причин, которые помогут вам убедиться в том, что изучение генеративного искусственного интеллекта приносит огромную пользу:
- Обучение с нуля развивает фундаментальные математические навыки, позволяя глубже погрузиться в алгоритмы. Такое понимание позволяет всесторонне изучить принципы работы алгоритмов. Эти навыки формируют фундамент для понимания сложных алгоритмов, таких как GAN, автоэнкодеры и вероятностные модели, что крайне важно для эффективной разработки моделей генеративного ИИ.
- При обучении с нуля особое внимание уделяется постепенному постижению основ языка программирования. Такой пошаговый подход к обучению формирует прочное понимание реализации различных алгоритмов. Он дает представление о функционировании генеративных моделей, способствуя эффективному и оптимизированному построению моделей.
- Когда вы начинаете с нуля, вы сами выбираете, как быстро или медленно вы хотите учиться. Это означает, что вы можете не торопиться, чтобы понять каждую часть, прежде чем двигаться дальше. Вы контролируете процесс обучения в удобном для вас темпе.
- Генеративный ИИ находится в вечном движении и характеризуется постоянным прогрессом. Начало обучения с нуля позволяет учащимся не отставать от этих инноваций. Это гарантирует готовность адаптироваться к новейшим разработкам, оставаться впереди и сохранять актуальность в постоянно развивающейся технологической сфере.
- Вот еще один интересный повод изучить Generative AI с нуля от Карлоса Эрнандеса Вакеро.
Таким образом, изучение Generative AI с нуля не только способствует глубокому пониманию технологии, но и развивает практические навыки, открывая двери для новых карьерных перспектив, обеспечивая личностный рост и позволяя принимать взвешенные решения по использованию потенциала Generative AI.
После изучения причин, по которым стоит инвестировать свое время и усилия во всестороннее изучение Generative AI, пришло время раскрыть дорожную карту изучения Generative AI.
Дорожная карта изучения генеративного ИИ на 2024 год
Освоение генеративного ИИ с нуля включает в себя систематический и итеративный процесс. Каждый шаг опирается на другой, способствуя общему пониманию и практическому опыту в этой динамичной области. Следующее пошаговое руководство проложит путь к всестороннему пониманию и мастерству в области генеративного ИИ:
Шаг 1: Понимание основ машинного обучения
Чтобы начать свой путь в области генеративного ИИ, необходимо заложить прочный фундамент в машинном обучении. Начните с понимания фундаментальных концепций и методов, на которых строятся алгоритмы машинного обучения. Изучите контролируемое и неконтролируемое обучение, углубитесь в модели регрессии и классификации, а также разберитесь в тонкостях обучения и тестирования наборов данных. Такие ресурсы, как онлайн-курсы, учебники и интерактивные проекты по машинному обучению, могут помочь в освоении этих основ.
Шаг 2: Освоение программирования на языке Python
Python — один из самых популярных языков среди представителей сообщества ИИ и машинного обучения. Овладение навыками программирования на Python имеет решающее значение для реализации моделей машинного обучения и погружения в генеративный ИИ. Поэтому ознакомьтесь с синтаксисом Python, структурами данных, библиотеками (такими как NumPy, Pandas и TensorFlow) и их применением в машинном обучении. Интерактивные платформы для кодирования и обучение на основе проектов могут ускорить освоение Python для приложений ИИ.
Шаг 3: Изучение науки о данных и глубокого обучения
Далее погрузитесь в сферу науки о данных и глубокого обучения. Получите представление о методах предварительной обработки данных, построения функций и визуализации, необходимых для обработки и понимания сложных наборов данных. Углубитесь в нейронные сети, конволюционные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие архитектуры глубокого обучения, такие как трансформеры, GNN и т. д. Поймите, что их применение в генерации изображений, обработке естественного языка и последовательном анализе данных — важнейшая предпосылка для понимания моделей генеративного ИИ.
Шаг 4: Введение в генеративный ИИ
Теперь, когда фундамент заложен, познакомьтесь с основополагающими концепциями генеративного ИИ. Изучите различные области его применения, включая генерацию изображений, синтез текста с изображением, передачу стиля и многое другое. Разберитесь в принципах работы генеративных адверсарных сетей (GAN), вариативных автокодировщиков (VAE) и других известных моделей генеративного ИИ. Погрузитесь в исследовательские работы, онлайн-лекции и специализированные курсы, чтобы получить полное представление о возможностях и последствиях генеративного ИИ.
Шаг 5: Участвуйте в практических проектах и задачах
Теория без практического применения может зайти очень далеко. Примените свои знания, участвуя в практических проектах и задачах. Создавайте модели генеративного ИИ для создания произведений искусства, синтеза изображений или музыки. Экспериментируйте с существующими наборами данных и настраивайте модели, чтобы понять их поведение и ограничения. Такие платформы, как GitHub, ProjectPro, Kaggle, а также репозитории с открытым исходным кодом предлагают множество наборов данных и идей проектов для реализации и демонстрации ваших навыков.
Шаг 6: Общение и сотрудничество с сообществом генеративного ИИ
Часто упускаемый из виду, но бесценный аспект изучения генеративного ИИ — это взаимодействие с сообществом. Присоединяйтесь к онлайн-форумам, участвуйте в дискуссионных группах и активно взаимодействуйте с сообществом Generative AI. Обращайтесь за советом к коллегам, обменивайтесь мнениями и сотрудничайте над проектами. Участие в сообществе не только повышает эффективность обучения благодаря коллективным знаниям, но и позволяет вам быть в курсе последних тенденций, методов и достижений в области генеративного ИИ.
Прилежно следуя этой дорожной карте, начиная с изучения основных концепций и заканчивая практическими проектами и сотрудничеством с сообществом, вы сможете ориентироваться в сложностях генеративного ИИ и раскрыть его творческий потенциал в различных приложениях. Следующим шагом в изучении генеративного ИИ с нуля должна стать сертификация, которая позволит вам продемонстрировать это в своем резюме. Итак, перейдите к следующим разделам, чтобы ознакомиться с несколькими свободно доступными ресурсами и популярными сертификатами, которые поднимут раздел навыков в вашем резюме.
Лучшие курсы по генеративному искусственному интеллекту
Сейчас мы рассмотрим список курсов, которые вы можете пройти, если хотите изучить генеративный искусственный интеллект под руководством преподавателя или быстро вспомнить то, что вы узнали до сих пор самостоятельно.
Google Cloud’s Introduction to Generative AI Learning Path — это бесплатный вводный курс, охватывающий фундаментальные концепции, большие языковые модели (LLM) и ответственный ИИ. Подписчики получают доступ к живым учебным сессиям и практическим лабораторным занятиям.
LinkedIn Learning представляет широкий спектр курсов по генеративному ИИ, каждый из которых посвящен отдельным аспектам этой области. Такие курсы, как «Генеративный ИИ: работа с большими языковыми моделями», посвящены основным аспектам больших языковых моделей. «Основы GPT-4″ — созданию приложений на базе ИИ с использованием технологии GPT-4. Другие курсы охватывают такие темы, как основы разговорного ИИ, разработка подсказок и концепции облачных вычислений в генеративном ИИ.
- Learn Prompting
Learn Prompting — это учебная программа с открытым исходным кодом, которая направляет пользователей по ChatGPT и связанным с ним инструментам, предлагая более 60 модулей контента, рассчитанных на разные уровни подготовки. Она также спонсирует соревнования по взлому подсказок для повышения безопасности и обучения ИИ.
- Towards AI
Towards AI — это платформа с более чем 2 000 авторов и 270 000 подписчиков, нацеленная на демократизацию образования в области ИИ. Она предлагает доступные новости, учебные пособия, информационные бюллетени и статьи на актуальные темы ИИ с бесплатным доступом к большинству материалов.
Эти курсы, доступные на различных платформах, рассчитаны на разные уровни подготовки и предпочтения, предлагая разнообразные варианты обучения в области генеративного ИИ — от вводных знаний до специализированных практических приложений.
- Class Central
Class Central предлагает более 2700 бесплатных и 1900 платных курсов по генеративному искусственному интеллекту, охватывающих такие инструменты, как ChatGPT, Midjourney и Stable Diffusion. Это идеальная отправная точка для понимания возможностей ИИ на предприятиях, а для всестороннего изучения генеративного ИИ предлагаются более длительные программы.
Путь обучения генеративному ИИ Сертификация Google
Компания Google, являющаяся лидером в области технологий, предоставляет профессионалам беспрецедентные возможности для обучения. В рамках программы Google Cloud Skills Boost предлагаются два интенсивных направления обучения в области искусственного интеллекта: «Введение в генеративный ИИ» и «Генеративный ИИ для разработчиков».
Путь «Введение в генеративный ИИ
Этот путь обучения генеративному ИИ от Google включает вводные, нетехнические курсы, подходящие для сотрудников отделов продаж, маркетинга, управления персоналом и операционной деятельности.
- Введение в генеративный ИИ: вводный микрокурс, рассказывающий о генеративном ИИ, его применении и отличиях от традиционных методов ОД.
- Введение в большие языковые модели: Охватывает изучение больших языковых моделей (LLM) и оперативную настройку для повышения производительности LLM.
- Введение в ответственный ИИ: посвящено объяснению ответственного ИИ, его значения и реализации принципов ответственного ИИ в Google.
- Основы генеративного ИИ: Присваивает бейдж навыка по завершении вводных курсов, подтверждая базовые знания в области генеративного ИИ.
- Ответственный ИИ: применение принципов ИИ в Google Cloud: Подчеркивает важность ответственного подхода к ИИ в корпоративных областях ИИ и ОД.
Путь «Генеративный ИИ для разработчиков
Этот путь обучения генеративному ИИ от Google предназначен для разработчиков программного обеспечения и инженеров и включает в себя технические практические занятия и курсы.
- Введение в генерацию изображений: Представляет диффузионные модели для генерации изображений, черпая вдохновение из термодинамики, основанной на физике.
- Механизм внимания: Изучение роли механизма внимания в нейронных сетях для целенаправленной обработки входных последовательностей.
- Архитектура кодера-декодера: Синопсис по архитектуре кодера-декодера для задач преобразования последовательности в последовательность, таких как перевод и обобщение.
- Модели трансформаторов и BERT-модели: Введение в архитектуру трансформаторов и модель Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).
- Создание моделей подписей к изображениям: Обучение созданию и обучению моделей создания подписей к изображениям с помощью глубокого обучения.
- Введение в Generative AI Studio: Знакомство с Generative AI Studio в Vertex AI для создания прототипов и настройки генеративных моделей ИИ.
- Generative AI Explorer — Vertex AI: коллекция лабораторных работ, иллюстрирующих использование Generative AI в Google Cloud с помощью семейства API Vertex AI PaLM.
- Исследование и оценка моделей с помощью Model Garden: Лабораторная сессия по изучению и оценке моделей ИИ с помощью Model Garden.
- Prompt Design using PaLM: основное внимание уделяется основам разработки подсказок, взаимодействию с PaLM для получения желаемых ответов и лучшим практикам.
Эти комплексные курсы рассчитаны на различные наборы навыков и предлагают спектр курсов для различных ролей и технических навыков, обеспечивая всестороннее понимание генеративного ИИ.
Путь обучения генеративному ИИ Сертификация Microsoft
Компания Microsoft является новатором в технологической отрасли, предлагая огромное количество решений на своей платформе Azure. Microsoft Azure обеспечивает надежную экосистему для услуг и сертификаций, связанных с ИИ. Одним из таких фундаментальных сертификатов является «Экзамен AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals». Этот экзамен оценивает базовые знания в области ИИ в Azure, охватывая различные рабочие нагрузки ИИ и их рассмотрение, службы ИИ в Azure, концепции машинного обучения и ответственную практику ИИ в Azure.
В соответствии с этой сертификацией Microsoft предлагает учебный курс, специально разработанный для генеративного ИИ в Azure. Этот курс «Основы ИИ в Microsoft Azure: Генеративный ИИ», предназначен для ознакомления с основными концепциями генеративного ИИ и его применениями в Azure. Курс состоит из трех модулей, рассчитанных на различные роли, такие как инженеры ИИ, разработчики, архитекторы решений и студенты.
Модули этого курса включают в себя:
1. Основы генеративного ИИ: рассматривается роль больших языковых моделей (LLM) в создании приложений ИИ для генерации оригинального контента на основе данных естественного языка. Здесь рассказывается о службе Azure OpenAI и о том, как генеративный ИИ облегчает создание вторых пилотов на базе ИИ.
2. Основы службы Azure OpenAI: Вникните в связь между искусственным интеллектом, ответственным искусственным интеллектом и генерацией текста, кода и изображений. Поймите, как использовать Azure OpenAI для создания решений, использующих модели ИИ в Azure.
3. Основы ответственного генеративного ИИ: освещается важность ответственного применения генеративного ИИ для снижения рисков, связанных с генерацией контента, и обеспечения этичности методов ИИ.
Эти модули охватывают различные аспекты генеративного ИИ в Azure, подготавливая людей к сдаче экзамена AI-900 путем формирования фундаментального понимания возможностей генеративного ИИ, его применения и ответственного использования. Предварительное знакомство с Azure и порталом Azure рекомендуется в качестве предварительного условия для этого курса обучения.
Изучайте генеративный ИИ вместе с ProjectPro!
Самостоятельная подготовка к сертификации может быть сложной и трудоемкой задачей. Борьба за сбор необходимых ресурсов и структурирование учебных материалов часто приводит к разочарованию. ProjectPro — ваш спаситель от ненужных хлопот. Наша платформа избавляет вас от лишних хлопот, предлагая хранилище решенных проектов в области Data Science и Big Data.
Погрузитесь в генеративный искусственный интеллект с помощью наших специализированных проектов, которые охватывают GAN, автоэнкодеры и вероятностные модели. Благодаря подробным решениям, представленным в видеофрагментах экспертами отрасли, понимание того, как реализуется генеративный ИИ, становится легкодоступным. ProjectPro упрощает дорожную карту изучения генеративного ИИ, предлагая практические проекты и комплексное обучение генеративному ИИ.
Вы можете добавить следующие проекты в свой контрольный список, чтобы освоить генеративный ИИ с помощью ProjectPro.
Проект PyTorch по построению GAN-модели на наборе данных MNIST
Учимся строить генеративные модели с помощью автоэнкодеров PyTorch
Построение модели глубоких автоэнкодеров для обнаружения аномалий на Python
Вопросы и ответы
1) Кто может изучать генеративный ИИ?
Любой человек, интересующийся искусственным интеллектом, независимо от его происхождения, может изучать генеративный ИИ. В последнее время он стал популярен среди разработчиков, специалистов по анализу данных, инженеров и энтузиастов, увлеченных изучением креативных технологий ИИ.
2) Как изучать генеративный ИИ новичкам?
Новички могут начать с онлайн-курсов, книг или учебников, посвященных основам ИИ, программированию на Python и конкретным концепциям генеративного ИИ. Практические проекты и курсы для начинающих помогают эффективно усвоить основы.
3) Где изучать генеративный ИИ?
Такие платформы, как LinkedIn, TowardsAI и Class Central, предлагают курсы по генеративному ИИ. Кроме того, Google Cloud и Microsoft предлагают учебные курсы. Документация OpenAI и форумы сообщества ИИ — ценные ресурсы для изучения методов генеративного ИИ.
Переведено с офоициального сайта платформы ProjectPro