生成式AI：从基础到高级

掌握生成式AI概念，从基础到高级，通过实际项目获得实践经验

学习内容：

了解人工智能基础知识
探索生成式AI模型
数据收集和准备技巧
使用GAN（生成对抗网络）进行创建
文本生成技术
使用真实数据集训练模型
微调和改进模型

课程内容主题：

编程基础
IT与软件

课程要求：

熟悉Python编程会很有帮助，因为课程中将使用Python创建AI模型

课程详细描述：

生成式人工智能：从基础到专家（带动手实践）是一门综合课程，旨在带领学生了解激动人心的生成式人工智能世界。从基础概念开始，学生将学习生成式人工智能的基础知识，包括大型语言模型（LLM）简介和提示工程的重要性，这是指导人工智能响应的关键技能。

本课程深入探讨了词向量和人工神经网络等重要主题，这些主题构成了生成模型的基础。通过实践，学生将使用Hugging Face和Lang Chain等流行框架将LLM应用于实际场景，例如处理来自PDF或维基百科的数据并创建有意义的输出。

学生还将学习检索增强生成，将LLM应用于私有数据集以提供定制解决方案。除此之外，他们还将构建能够独立执行任务的智能代理，这项技能在自动化和生产力方面具有实际应用。

此外，本课程还涵盖了深度学习算法和Transformers等高级理论，深入了解这些技术如何重塑内容创作、代码生成和翻译。各行各业对生成式人工智能技能的需求都很高，因此本课程是迈向这一变革性领域的职业生涯的重要一步。通过这种实践方法，学生将准备好利用生成式人工智能的潜力，并为未来的机会获得宝贵的专业知识。

适合人群：

那些想要将技能扩展到不断发展的人工智能领域并使用先进模型的人会发现这门课程很有用。

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