Generative AI Models and Transformer Networks: A Practical Guide (bằng tiếng Anh).

AI tạo ra đang thay đổi các ngành công nghiệp, nhưng việc hiểu cách hoạt động của các mô hình phức tạp này có thể cảm thấy quá sức. Bạn sẽ chuyển từ một người học tò mò thành một người hiểu cách máy tạo ra văn bản, hình ảnh và dữ liệu. Bằng cách khám phá các lý thuyết cơ bản và thực hiện hiện đại, bạn sẽ có từ vựng và khung khái niệm cần thiết để làm việc với các hệ thống AI hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu cơ chế cơ bản của mô hình sinh sản và mạng nơron. - So sánh Variational Autoencoders (VAEs) và Generative Adversarial Networks (GANs) cho việc tạo dữ liệu. - Tìm hiểu về các hoạt động bên trong của mạng lưới biến áp, bao gồm cơ chế tự chú ý. - Xem xét các mô hình hiện đại (RAG) và các khái niệm cơ sở dữ liệu vector. - Phân tích cách các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý, tạo ra và đánh giá văn bản. - Học các kỹ thuật cơ bản và sắp xếp mô hình. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ AI cơ bản và các khái niệm mạng nơron cơ bản. Từ đó, bạn sẽ đọc qua các phân tích từng bước của VAE, GAN và biến đổi, kết thúc với các mô hình thiết kế thực tế cho các ứng dụng AI hiện đại. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển và những người đam mê công nghệ muốn có một hiểu biết khái niệm vững chắc về AI sinh học mà không cần phải có kinh nghiệm toán học hay học máy tiên tiến trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của AI sinh sản và bắt đầu hiểu các hệ thống cung cấp năng lượng cho sự đổi mới hiện đại.