【Udemy中英字幕】Generative AI Mastery: Fundamentals to Real-World Impact

生成式人工智能精通：从基础到现实世界的影响

掌握生成式人工智能的基础知识并探索现实世界的应用

讲师：Arunkumar Krishnan

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您将学到什么

• 了解生成式人工智能的基础知识及其实际应用
• 区分各种类型的生成式人工智能模型，包括 GAN 和其他架构
• 设置环境来试验和实施生成式 AI 模型
• 训练、评估和微调生成式 AI 模型，以完成图像生成和文本创建等任务

探索相关主题

• 生成式人工智能 (GenAI)
• 数据科学
• 发展

要求

• 无需具备 AI 或机器学习方面的经验。本课程适合初学者
• 建议对 Python 编程有基本的了解，但这不是强制性的。

描述

这门综合课程旨在带您从基础概念到高级实际应用，帮助您释放生成式人工智能的潜力。在本课程中，您将深入研究生成式人工智能的前沿领域，探索从基本人工智能模型到复杂框架（如 GAN、VAE 和 RNN）的所有内容，同时获得构建您自己的生成式模型的实践经验。

在整个课程中，您将学习如何实现流行的模型、训练它们以完成各种任务，以及使用迁移学习和注意力机制等高级技术微调预训练模型。无论您对生成逼真的图像、文本还是开创性研究感兴趣，本课程都将为您提供技能和知识，让您脱颖而出。

关键主题包括：

• 生成式人工智能的基础知识：它是什么、模型类型以及现实世界的应用。
• 生成对抗网络 (GAN)：架构、训练和图像生成应用。
• 变分自动编码器 (VAE)：为数据生成和实际用例构建模型。
• 循环神经网络 (RNN)：使用 RNN 和 LSTM 进行序列生成，并进行实际文本生成。
• 生成式人工智能中的迁移学习：对图像和文本生成任务的预训练模型进行微调。
• 注意力机制：在生成模型中实现自注意力并理解 Transformer 模型。
• 道德考虑：探索生成人工智能的公平性、偏见、隐私和负责任地使用。

本课程包含大量实践项目和练习，可让您将所学知识应用于实际环境。在课程结束时，您将拥有丰富的 AI 项目组合，并能够开发和实施自己的生成式 AI 解决方案，为您在 AI 研究、机器学习工程和数据科学等领域取得成功奠定基础。

本课程适合哪些人：

• 人工智能爱好者希望从头开始了解生成式人工智能。
• 寻求提高技能的开发人员、数据科学家和机器学习工程师。
• 对医疗保健、金融和媒体等行业人工智能的实际应用感兴趣的专业人士。

立即加入并成为生成式人工智能大师，准备解决现实世界的挑战并为人工智能创新的未来做出贡献！

本课程适合哪些人：

• 对人工智能感兴趣并对人工智能模型如何生成图像、文本和音乐等内容感到好奇的初学者。
• 开发人员和程序员希望通过使用生成式 AI 模型和工具来扩展他们的技能。
• 技术专业人士和学生渴望了解生成式人工智能的基础知识及其在各个行业中的应用。