Generativ kunstig intelligens, en gren av AI, har evnen til å skape innhold som bilder, tekst, lyd, musikk og videoer. Denne teknologien brukes i mange ulike yrker og sektorer, noe som har ført til stor interesse.
Hvis du er nysgjerrig på generativ AI og kanskje ønsker å utvikle dine egne AI-applikasjoner, har du kommet til det rette stedet.
Vi har samlet en rekke gratis kurs og ressurser som kan hjelpe deg med å starte din reise inn i verden av generativ AI. Uansett om du er nybegynner eller en erfaren AI-entusiast, vil denne guiden veilede deg i riktig retning.
La oss utforske generativ AI sammen!
Full Stack LLM Bootcamp
Full Stack LLM Bootcamp tilbyr et to-dagers intensivkurs som fokuserer på de nyeste forskningsresultatene og beste praksis for å hjelpe deg med å utvikle applikasjoner ved hjelp av store språkmodeller (LLM).
Dette programmet ble først holdt som en fysisk bootcamp i San Francisco i april 2023. Nå er de innspilte forelesningene tilgjengelig uten kostnad. Kurset er et godt utgangspunkt for alle som er interessert i store språkmodeller og deres praktiske bruk.
Forkunnskaper
Dette kurset er rettet mot Python-utviklere som ønsker å integrere store språkmodeller (LLM) i sine applikasjoner. Det er en fordel å ha erfaring med maskinlæring eller frontend- eller backend-utvikling.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til store språkmodeller (LLMs)
- Rask utvikling og kreativ bruk av LLM-er
- Implementering og driftshensyn
- Utvikling av brukervennlige språkgrensesnitt
- Tilpasning av språkmodeller for spesifikke formål
- Hurtig utvikling og distribusjon av LLM-applikasjoner
- Fremtidige trender og utvikling innen feltet
- Grunnleggende konsepter for LLM-er
Full Stack Deep Learning sitt program gir et solid grunnlag for alle som er nysgjerrige på store språkmodeller og deres praktiske anvendelse. Med et team av erfarne instruktører, inkludert doktorgradsutdannede fra UC Berkeley, tilbyr denne ressursen en grundig innføring i generativ AI.
Introduksjon til generativ AI læringssti
Google Cloud tilbyr en omfattende læringsvei for generativ AI. Denne dekker en rekke emner, fra grunnleggende kunnskap om store språkmodeller til prinsipper for ansvarlig AI. Denne læringsveien er et utmerket sted å starte for alle som ønsker å få innsikt i generativ kunstig intelligens.
Forkunnskaper
Kursene i denne læringsveien er introduksjonsnivå og krever ingen spesifikke forkunnskaper. De passer for nybegynnere og alle som er interessert i å lære om generativ AI.
Hva kurset omfatter
- Grunnleggende om generativ AI
- Forståelse av store språkmodeller
- Forbedring av LLM-ytelse med rask justering
- Introduksjon til ansvarlig AI
- Googles implementering av ansvarlig kunstig intelligens
- Grunnleggende om generativ AI
- Ansvarlig AI med Google Cloud
- Anvendelse av AI-prinsipper på en ansvarlig måte
Ved å fullføre den avsluttende quizen, viser du din forståelse av grunnleggende konsepter innen generativ AI.
Uansett om du er nybegynner eller ønsker å utvide kunnskapene dine, gir disse kursene et solid grunnlag i generativ AI, store språkmodeller og ansvarlig AI.
Microsoft Azure AI Fundamentals: Generativ AI
Microsoft Azure tilbyr en grundig læringsvei for generativ AI. Kurset fokuserer på hvordan modeller trenes til å skape nytt, originalt innhold basert på naturlig språkinndata. Generativ AI gjør det mulig å lage tekst, bilder eller til og med kodeutdata som svar på hverdagslige språkbeskrivelser.
Denne læringsveien er utviklet for å hjelpe deg i gang med generativ AI, og utforsker ulike aspekter, inkludert Azures rolle i å gi tilgang til generativ AI-teknologi.
Forkunnskaper
Det anbefales å ha kjennskap til Azure og Azure-portalen som en forutsetning for denne læringsveien. Den er egnet for nybegynnere og personer på ulike nivåer, inkludert AI-ingeniører, utviklere, løsningsarkitekter og studenter.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til generativ AI
- Generering av naturlig språk
- Bilde- og kodegenerering
- Forståelse av store språkmodeller (LLMs)
- Transformasjonsmodeller
- Tokenisering og innebygging
- Grunnleggende om Azure OpenAI Service
- Introduksjon og eksempler på Copilot
- Forbedring av generative AI-responser med rask utvikling
Microsoft Azures læringsvei «Generativ AI» er en utmerket ressurs for de som ønsker å utforske generativ AI i Azure-økosystemet.
Med fokus på ansvarlig AI og praktisk bruk, gir denne læringsveien elevene den nødvendige kunnskapen og ferdighetene for å forstå og jobbe med generativ AI.
Hvordan diffusjonsmodeller fungerer
Dette kurset, med tittelen «Hvordan diffusjonsmodeller fungerer,» gir en grundig forståelse av diffusjonsmodeller som brukes i generativ AI. Det går lenger enn bare å bruke ferdigbygde modeller eller API-er og lærer deg hvordan du bygger en diffusjonsmodell fra bunnen av.
Kurset er utviklet for å gi deg praktisk erfaring med diffusjonsbasert generativ AI. Kurset undervises av Sharon Zhou, medgründer og administrerende direktør i Lamini, slik at du lærer av en erfaren bransjeekspert.
Forkunnskaper
Dette er et kurs på mellomnivå. Forkunnskaper i Python, TensorFlow eller PyTorch vil være fordelaktig for å få mest mulig ut av kurset.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til diffusjonsmodeller
- Intuisjonen bak diffusjonsmodeller
- Sampling i diffusjonsmodeller
- Neurale nettverk i diffusjonsmodeller
- Trening av diffusjonsmodeller
- Kontrollere diffusjonsmodeller
- Fremskynde diffusjonsmodeller
Hvis du ønsker å fordype deg i verden av diffusjonsmodeller i generativ AI, er «How Diffusion Models Work» en ideell ressurs. Dette kurset lar deg bygge, trene og optimalisere diffusjonsmodeller, og gir deg de praktiske ferdighetene som trengs for å utforske dette spennende feltet videre.
Med gratis tilgang i en begrenset periode, er det en flott mulighet til å utvide dine ferdigheter innen generativ AI.
Bruk OpenAI API til å kode 5 prosjekter
Dette kurset gir en omfattende innføring i OpenAI API. Det lærer deg hvordan du bruker API-et til å lage fem interessante prosjekter, inkludert en ChatGPT-klon, en DALL-E Image Creator og en SQL Generator.
Disse prosjektene utforsker de ulike funksjonene og bruksområdene til OpenAI API.
Forkunnskaper
Kurset spesifiserer ingen forkunnskaper, men det anbefales å ha en grunnleggende forståelse av programmeringsspråk som JavaScript, React, Node.js og TypeScript, samt kjennskap til bruk av API-er i programvareutvikling.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon, forutsetninger og oppsett
- API-tilgang, nøkkeladministrasjon og autentisering
- Forståelse av ulike modeller
- Tekstfullføringer, tilpassede forespørsler og instruksjoner
- Optimaliseringsteknikker for spørsmål
- Utvikling av chatbots med GPT-3
- Bildegenereringsprosjekt 1 | JavaScript
- Bildegenerering med DALL-E
- Bildegenereringsprosjekt 2 | React + Node.js + OpenAI NPM Library
- SQL Generator Project | TypeScript + Node.js + OpenAI NPM Library
Hvis du er interessert i å utforske mulighetene med OpenAI API og lage spennende prosjekter, er dette kurset en utmerket ressurs. Uansett om du er interessert i å utvikle ChatGPT-applikasjoner, generere bilder med DALL-E eller lage SQL-spørringer, gir dette kurset deg det du trenger.
Den trinnvise veiledningen og de praktiske prosjektene vil hjelpe deg med å frigjøre potensialet til OpenAI API.
Lag en stor språkmodell fra bunnen av med Python
Dette kurset gir en grundig veiledning i hvordan du lager din egen store språkmodell fra bunnen av med Python. Det går dypt inn i datahåndtering, matematiske konsepter og implementeringen av transformatorer som ligger til grunn for store språkmodeller.
Du vil utforske en rekke emner som er knyttet til byggingen av din egen språkmodell.
Forkunnskaper
Du må være kjent med programmeringsspråket Python, da kurset hovedsakelig bruker Python for koding. Det er en fordel å ha kunnskap om dyp læring, spesielt med tanke på nevrale nettverk og deres trening.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon og oppsett
- Tekstforbehandling
- Grunnleggende om lineær algebra
- Dataforberedelse og modellinput
- Bytte fra CPU til CUDA
- Introduksjon til PyTorch
- Punktprodukt og matrisemultiplikasjon
- Matmul-implementering
- Bygging av et nevralt nettverk
- Bygging av en GPT-modell
- Optimalisering og normalisering
- Transformatorblokker og multihodeoppmerksomhet
- Modelltrening og hyperparametre
- Opplæring på OpenWebText
- Håndtering av feil, lagring og lasting av modeller
- Skript og kommandolinjeverktøy
- Forhåndstrening vs. finjustering
Hvis du er interessert i å forstå detaljene rundt bygging av en stor språkmodell fra grunnen av, er denne opplæringen en verdifull ressurs.
Kurset tar deg gjennom en steg-for-steg-prosess, og gir deg kunnskapen og ferdighetene til å lage din egen språkmodell.
Introduksjon til store språkmodeller med Google Cloud
Dette introduksjonskurset tilbys av Google Cloud og er en mikrolæringsopplevelse som gir en oversikt over store språkmodeller (LLM). Det dekker hva LLM-er er, deres bruksområder og hvordan rask innstilling kan forbedre ytelsen deres.
De har også inkludert en samling med lesestoff om store språkmodeller.
I tillegg introduserer kurset Google-verktøy som kan hjelpe deg med å utvikle dine egne generative AI-applikasjoner.
Forkunnskaper
Kurset er spesielt utviklet for nybegynnere og krever ingen tidligere erfaring.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til store språkmodeller
- Lesestoff (ressurser)
Dette kurset er et perfekt sted å starte for de som ønsker å forstå det grunnleggende om store språkmodeller og deres praktiske bruk.
Dette mikrolæringskurset er designet for å være nybegynnervennlig, slik at alle uten tidligere erfaring kan få en smakebit på verdenen av generativ AI. Språkmodeller med Google Cloud!
LLM University av Cohere
LLM University er en omfattende læringsressurs for de som er interessert i naturlig språkbehandling (NLP), fra nybegynnere til viderekomne.
Det fokuserer på NLP-emner, inkludert store språkmodeller (LLM), noe som gjør det til en ideell plattform for de som ønsker å mestre NLP-ferdigheter og lære om LLM-er.
Forkunnskaper
LLMUs læreplan er designet for å gi et solid fundament i språk-AI for alle med ulik bakgrunn. Uansett om du er nybegynner innen maskinlæring, en entusiast som ønsker å bygge språklige AI-applikasjoner, eller noen som er klar til å bruke ferdighetene sine i praksis, henvender LLM University seg til et bredt publikum.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til LLM
- Tekstrepresentasjon
- Tekstgenerering
- Rask utvikling
LLM University er en utmerket ressurs for alle som er interessert i å mestre NLP- og LLM-ferdigheter og utforske verdenen av store språkmodeller og generativ AI.
I tillegg til kursmaterialet, vil de også gjennomføre lesegrupper og arrangere arrangementer eksklusivt for alle studenter!
LangChain lynkurs
Dette lynkurset er laget for nybegynnere som skal lære å bruke LangChain, et rammeverk utviklet for å forenkle utviklingen av applikasjoner som bruker store språkmodeller.
LangChain muliggjør sømløs integrasjon av AI-modeller med ulike datakilder, noe som gjør det enkelt å bygge skreddersydde applikasjoner for naturlig språkbehandling (NLP).
Forkunnskaper
Kurset er tilrettelagt for nybegynnere, så ingen spesifikke forkunnskaper er nevnt. Det er imidlertid en fordel å ha en grunnleggende forståelse av programmeringskonsepter og kjennskap til det grunnleggende innen AI og NLP.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til LangChain
- Første prosjekt – Generator for kjæledyrnavn
- Utforsking av agenter i LangChain
- Andre prosjekt – YouTube-assistent
- Oppretting av egne vektorbutikker
- Diskusjon av LangChains potensielle bruksområder
- OpenAI API-kostnader og budsjettering
Hvis du er nybegynner og ønsker å utforske verdenen av store språkmodeller og NLP-applikasjoner, er dette lynkurset i LangChain en fantastisk ressurs.
Med fokus på praktiske prosjekter og forenklet bruk av store språkmodeller, kan du raskt komme i gang med å bygge tilpassede NLP-applikasjoner.
Krasjkurs i stabil diffusjon
Dette kurset er laget for nybegynnere som skal lære å bruke Stabil diffusjon, et verktøy for å lage kunst og bilder. Kurset dekker ulike aspekter, inkludert trening av din egen modell, bruk av Control Net, bruk av Stable Diffusions API-endepunkt, og mer.
Det fremhever også de etiske implikasjonene av kunstig intelligens i kunst og understreker ansvarlig bruk og respekt for kunstneres rettigheter.
Forkunnskaper
Kurset spesifiserer ingen forutsetninger, men det kan være gunstig å ha en grunnleggende forståelse av kunst og AI-konsepter for å bedre forstå materialet.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til stabil diffusjon
- Bygging og trening av din egen modell
- Introduksjon til kontrollnett i stabil diffusjon
- Utforsking av Stable Diffusions API-endepunkt
- Navigere etiske utfordringer i AI-generert kunst
- Ansvarlig AI i kunstskaping
- Ressurser for kontinuerlig læring
Hvis du er nybegynner og interessert i å skape kunst og bilder ved hjelp av Stable Diffusion, er dette lynkurset en verdifull ressurs. Det dekker alt det viktigste, fra trening av din egen modell til bruk av Stable Diffusions API-endepunkt.
Kurset understreker også viktigheten av å bruke AI i kunst på en ansvarlig måte og respektere kunstneres rettigheter.
LangChain for LLM applikasjonsutvikling
Dette kurset, i samarbeid med LangChain, er utviklet for nybegynnere og fokuserer på bruk av LangChain for språkmodell (LLM)-applikasjonsutvikling. LangChain er et rammeverk for å utvide bruksområdene og mulighetene til språkmodeller i applikasjonsutvikling.
I dette kurset lærer du hvordan du bruker LLM-er med dine egne data, bygger personlige assistenter og spesialiserte chatbots, og utforsker ulike funksjoner i LangChain-rammeverket.
Forkunnskaper
Selv om kurset er nybegynnervennlig, kan det være en fordel å ha grunnleggende kunnskaper i Python for å få mest mulig ut av det.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til LangChain og LLM-er
- Modellmeldinger og analyser
- Minne og kontekst i LLM-er
- Bygging av kjeder for interaksjon
- Administrering av kjedeprogresjon og logikk
- Feilhåndtering og gjenoppretting i kjeder
- Utvikling av Q&A-systemer med LLM-er
- Evaluering og ytelsesmålinger
- Arbeid med agenter i LangChain
- Integrering av agenter for oppgaveautomatisering
- Casestudier av vellykkede agentimplementeringer
Hvis du er nybegynner og ønsker å utvide kunnskapen din innen utvikling av språkmodellapplikasjoner ved hjelp av LangChain, er dette kurset en verdifull ressurs.
Med fokus på praktisk læring og undervist av Harrison Chase og Andrew Ng, gir dette kurset de nødvendige ferdighetene for å utnytte mulighetene til språkmodeller i applikasjonsutvikling.
Hvordan forretningstenkere kan begynne å bygge AI-plugins med semantisk kjerne
Dette kurset, i samarbeid med Microsoft, er rettet mot nybegynnere og forretningsfolk som ønsker å begynne å bygge AI-plugins med Semantic Kernel.
Du vil lære hvordan du bruker Microsofts åpen kildekode-orkestrator, Semantic Kernel, for å utvikle ferdighetene dine innen forretningsplanlegging og analyse ved å bruke AI-verktøy.
Kurset dekker ulike aspekter ved å jobbe med store språkmodeller (LLM) og bruke vanlige byggeklosser som minner, koblinger, kjeder og planleggere.
Forkunnskaper
Grunnleggende Python-kunnskaper og forståelse av et Application Programming Interface (API) anbefales. Kjennskap til hva et Software Design Kit (SDK) er, kan være nyttig, men ikke nødvendig.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til store språkmodeller (LLM-er)
- Introduksjon til semantisk kjerne
- Oversikt over Microsofts åpen kildekode-orkestrator
- Utvikling av effektive ledetekster
- Utforsking av vektordatabaser
- Administrering og forespørsel av vektordata
- Forståelse av semantiske funksjoner og deres rolle
- LLM-er for planlegging og beslutningstaking
Hvis du er en forretningsperson eller nybegynner og er interessert i å bygge AI-plugins og bruke AI-verktøy for forretningsplanlegging og analyse, er dette kurset en verdifull ressurs.
Du lærer hvordan du arbeider med store språkmodeller (LLM) og Microsofts semantiske kjerne, og tilegner deg ferdigheter for å lage sofistikerte forretningsapplikasjoner ved hjelp av LLM.
Kurset vektlegger også bruk av vanlige LLM-byggeklosser og den åpen kildekode-orkestratoren Semantic Kernel. Undervist av John Maeda, VP for Design og kunstig intelligens i Microsoft, gir dette kurset viktig kunnskap for forretningsapplikasjoner.
Finjustering av store språkmodeller
Dette kurset, i samarbeid med Lamini, fokuserer på det grunnleggende om finjustering av store språkmodeller (LLM). Finjustering er en prosess der du bruker dine egne data til å trene modellen og oppdaterer vektene til nevrale nettverk i LLM.
Dette kurset vil hjelpe deg med å forstå når du skal bruke finjustering, hvordan du forbereder dataene dine, og hvordan du trener og evaluerer en LLM på dataene dine. Du lærer også hvordan finjustering skiller seg fra andre metoder som prompt engineering og Retrieval Augmented Generation.
Forkunnskaper
For å få mest mulig ut av dette kurset, anbefales det at studentene har kunnskap om Python og forståelse av et dyp læringsrammeverk som PyTorch.
Hva kurset omfatter
- Introduksjon til kurset
- Hvorfor finjustere
- Hvor finjustering passer inn
- Instruksjonsfinjustering
- Dataforberedelse og forbehandling
- Modellopplæringsprosess
- Evaluering og iterasjon
Hvis du ønsker å dykke ned i finjustering av store språkmodeller (LLM) og forstå teknikkene og bruksområdene som er involvert, er dette kurset en verdifull ressurs.
Kurset undervises av Sharon Zhou, en erfaren instruktør innen feltet. Det dekker de viktigste aspektene rundt når og hvordan du skal bruke finjustering, dataforberedelse, samt trening og evaluering av LLM-er ved å bruke dine egne data.
Bygg systemer med ChatGPT API
Dette korte kurset, i samarbeid med OpenAI, fokuserer på å «Bygge systemer med ChatGPT API«. Det er utviklet for å lære elevene hvordan de effektivt kan bygge systemer med flere trinn ved hjelp av store språkmodeller.
Ved å dele komplekse oppgaver i en rekke deloppgaver med flertrinns-prompter, lærer du hvordan du automatiserer komplekse arbeidsflyter og forbedrer effektiviteten.
Forkunnskaper
Du trenger bare en grunnleggende forståelse av Python