Tất cả các khóa
Được hướng dẫn bởi nhà tiên phong trong lĩnh vực AI Andrew Ng, Generative AI for Everyone mang đến góc nhìn độc đáo của ông về việc trao quyền cho bạn và công việc của bạn với AI sinh sinh.
Andrew sẽ dẫn dắt bạn qua cách hoạt động của AI sinh sinh và những gì nó có thể (và không thể) làm.
Khóa học bao gồm các bài tập thực hành nơi bạn sẽ học cách sử dụng AI sinh sinh để hỗ trợ trong công việc hàng ngày và nhận được mẹo về kỹ thuật tạo prompt hiệu quả, cũng như học cách đi xa hơn trong việc lập prompt cho các ứng dụng AI nâng cao hơn.
Bạn sẽ khám phá các ứng dụng trong thế giới thực và tìm hiểu các trường hợp sử dụng phổ biến, cũng như có thời gian thực hành với các công cụ AI sinh sinh để biến kiến thức của bạn thành hành động và hiểu rõ về tác động của AI đối với cả doanh nghiệp và xã hội.
Khóa học này được tạo ra để đảm bảo mọi người đều có thể tham gia vào tương lai được hỗ trợ bởi AI của chúng ta.
Tăng 1% hiệu suất công việc mỗi tuần với sức mạnh Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) cùng chuỗi nội dung hướng dẫn cách dùng AI trong công việc thực tế từ Thái Vân Linh và đội ngũ Skills Bridge.
Chi tiết chương trình tại
https://thaivanlinh.com/pages/lam-ban-voi-ai hoặc
Youtube Playlist
Trong AI tạo sinh với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn sẽ tìm hiểu những nguyên tắc cơ bản về cách thức hoạt động của AI tạo sinh và cách triển khai nó trong các ứng dụng thực tế.
Khi tham gia khóa học này, bạn sẽ học cách:
- Hiểu sâu sắc về AI tạo sinh, mô tả các bước chính trong vòng đời AI tạo sinh điển hình dựa trên LLM, từ thu thập dữ liệu và lựa chọn mô hình, đến đánh giá hiệu suất và triển khai
- Mô tả chi tiết về kiến trúc máy biến áp cung cấp năng lượng cho LLM, cách chúng được đào tạo và cách tinh chỉnh cho phép LLM thích ứng với nhiều trường hợp sử dụng cụ thể
- Sử dụng các định luật tỷ lệ kinh nghiệm để tối ưu hóa hàm mục tiêu của mô hình trên toàn bộ kích thước tập dữ liệu, ngân sách tính toán và các yêu cầu suy luận
- Áp dụng đào tạo, điều chỉnh, suy luận, công cụ và phương pháp triển khai hiện đại để tối đa hóa hiệu suất của các mô hình trong các ràng buộc cụ thể của dự án của bạn