GenAI и LLM | Видео 1 | Часть 1 | Введение в GenAI | Занятия по ИИ от Венката Редди
Автор: Venkata Reddy AI Classes
Загружено: 2024-06-13
Просмотров: 47651
Код — https://colab.research.google.com/dri...
Материалы курса
https://github.com/venkatareddykonasa...
Полный плейлист:
• GenAI & LLMs: The Only Course You’ll Ever ...
Оставайтесь на связи и получайте регулярные обновления через наш канал в WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb4U...
Чтобы быть в курсе последних новостей, присоединяйтесь к нашему сообществу в WhatsApp: https://chat.whatsapp.com/GidY7xFaFtk...
Узнайте об увлекательном пути и преобразующем влиянии Генеративный ИИ на этом комплексном семинаре. Наш докладчик подробно расскажет об эволюции ИИ: от создания базовых отчетов до продвинутых предиктивных моделей и глубокого обучения, достигая кульминации в передовой области генеративного ИИ. Узнайте, как генеративный ИИ производит революцию в создании текстов и изображений, создавая высокореалистичные результаты на основе простых инструкций.
Изначально ИИ был сосредоточен на создании базовых отчетов и предиктивных моделей с использованием таких алгоритмов, как регрессия и деревья решений. Со временем появились продвинутые модели со случайными лесами и глубоким обучением, которые позволили решать такие сложные задачи, как классификация изображений и текстов. Теперь генеративный ИИ может создавать новые изображения и тексты на основе конкретных инструкций, что является скачком от простой идентификации объектов к созданию совершенно нового и реалистичного контента.
💻
⭐️ Временные метки ⭐️
0:00 Введение
00:11 История ИИ Gen
04:52 Компоненты ИИ Gen: языковые данные и данные изображений
06:52 Содержание курса по ИИ Gen
11:39 Введение в программы LLM и инженерное дело Prompt
16:01 Значение больших языковых моделей (LLM)
24:18 Применение LLM
40:00 Список различных программ LLM
Области применения ИИ Gen обширны и точны, что привлекает значительный интерес компаний, стремящихся оптимизировать свои процессы. Наш докладчик, обладающий обширным опытом в сфере корпоративного обучения, подчеркивает растущий спрос на навыки в области ИИ Gen. Компании либо нанимают новых специалистов, либо обучают уже имеющихся сотрудников в этой области благодаря доказанной эффективности ИИ для повышения точности и эффективности выполнения различных задач.
Этот семинар разделен на шесть модулей, разработанных как для новичков, так и для тех, кто имеет опыт работы с машинным обучением:
Введение в генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM): Понимание основ и важности инженерного моделирования.
Фундаментальные концепции: Погрузитесь в мир векторных представлений слов и искусственных нейронных сетей, которые являются основой генеративного ИИ.
Практическое применение Hugging Face и фреймворка LangChain: Практическое применение LLM, включая интеграцию различных входных данных, таких как PDF-файлы и данные Википедии, а также извлечение полезных результатов.
Генерация дополненной реальности: Узнайте, как применять LLM к закрытым наборам данных для создания индивидуальных решений.
Создание интеллектуальных агентов: Создавайте агентов, способных к автономному выполнению задач, повышая производительность.
Теория и продвинутые концепции: Изучите основополагающие принципы алгоритмов глубокого обучения и Transformers.
Генеративный ИИ меняет отрасли, обеспечивая беспрецедентную точность и эффективность в таких задачах, как создание контента, генерация кода и языковой перевод. Его влияние на рынок труда огромно, открывая перспективные возможности для тех, кто владеет этой технологией.
Присоединяйтесь к нам, чтобы получить глубокое понимание генеративного ИИ, расширить свои навыки и оставаться лидером в быстро развивающемся мире ИИ.
#GenerativeAI #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #LargeLanguageModels #AIApplications #DataScience #TechTraining #FutureOfWork #AITrends #GPT3 #GPT4 #AIInnovation #TechWorkshop #AIJobs #TechEducation #LangChain #HuggingFace #AIinBusiness #AIExplained #genai #promptengineering
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке: