2024年掌握人工智能的顶级课程
[AI 课程推荐] 各个机构均提供了涵盖人工智能领域的免费课程, 包括Google、Microsoft、Harvard University以及DeepLearning.AI所发布的ChatGPT相关课程。
以下是 2024 年掌握人工智能的顶级课程:
- Google：人工智能学习路径——生成式人工智能
- 微软：每个人都能接触到生成式人工智能
- 微软：人工智能入门指南
- 哈佛大学：CS50的Python人工智能导论
- DeepLearning.AI——针对开发者的人工智能提示工程课程
- DeepLearning.AI——了解扩散模型的工作原理
- 台大李宏毅教授：生成式人工智能导论
一.GOOGLE - 生成式人工智能学习路径
Google近日推出了最新开发的一条生成式人工智能学习路线。该路线旨在帮助用户通过精心挑选的一系列专业课程模块深入了解生成式人工智能产品与技术。该路线涵盖的内容从大型语言模型的基础知识到如何利用Google Cloud平台构建与部署生成式AI解决方案的全过程。
课程地址：生成式 AI 学习路径
学习路径包括以下几个部分：
- 生成式AI简介：该课程旨在阐述生成式AI的概念及其应用场景，并探讨其与传统机器学习方法的不同之处。此外，课程还将教授如何利用Google提供的工具来构建自己的生成式AI模型。
- 大型语言模型简介：该课程将深入探讨大型语言模型的基本原理及其应用场景，并指导学习者如何通过提示调优来提升模型性能。
- 负责任的AI简介：该课程旨在阐明负责任的人工智能的重要性，并提供Google产品中实施负责任AI的具体实例。
- 生成式AI基础：通过系统性地完成包括生成式AI简介在内的三门课程学习（大型语言模型简介和负责任的人工智能简介），你将获得一项技能徽章。而要获得这一成就，则需通过最终考核并展示对生成式人工智能基础知识的理解。
此外，在课程体系中涵盖了图像合成技术、编码解码架构设计、注意力机制理论以及Transformer技术框架等内容，并深入探讨了BERT模型的应用场景与优化方向。同时系统性地介绍了基于生成式人工智能的技术实践与应用指导，并提供了从基础到进阶的Vertex AI平台应用与开发实践课程等多样化的学习选择。
二.微软- 为每个人提供生成式人工智能
微软开发了一门专为新手设计的课程,围绕生成式人工智能技术开设,旨在帮助学习者快速掌握相关知识.该课程内容全面,涵盖LLM入门知识,深入讲解提示工程的基本原理,并提供用于聊天对话的应用程序开发训练.
学习路径：针对新手的生成式AI入门课程
由本课程共计提供12个课时的学习内容安排与讲解方案。每个学习单元都设计了一个简洁的主题教学视频作为初始学习资料，并在课堂讲解过程中还会提供Jupyter Notebook代码示例说明以辅助理解相关技术细节。此外，并提供了额外学习资源链接以供深入研究与实践操作。
在接下来的内容中我们将详细阐述每节课的主要知识点与实际应用场景。
- 第一讲：详细阐述本课程的主要学习方法与框架设置；
- 第二讲：系统讲解生成式 AI 和 LLM 的基本概念及其运行机制；
- 第三讲：深入探讨各类 LLM 模型的特点与应用场景；
- 第四讲：指导学习者如何负责任地运用生成式 AI 技术；
- 第五讲：全面解析提示工程的基础理论与实践操作；
- 第六讲：教授高级提示设计技巧及其在实际项目中的应用；
- 第七讲：“零代码”AI 应用程序开发入门指南；
- 第八讲：“低代码”AI 应用程序开发实践技巧；
- 第九讲：“零代码”图像生成应用程序开发策略；
- 第十讲：“零代码”搜索应用程序开发方法论；
- 第十一讲：“零代码”智能服务系统开发技术解析；
- 第十二讲：“零代码”用户体验优化设计原则讲解
三.微软 - 人工智能初学者入门
借助微软为期12周、共24课时的培训课程深入探索人工智能（AI）领域。系统性地研究符号型人工智能技术体系及神经网络模型，并通过参与实践环节与测验测试来提升学习效果。一本由资深专家编写的专业指导手册全面涵盖TensorFlow和PyTorch框架以及道德型AI核心原则。今天就开始你的人工智能之旅吧！
课程地址：AI-For-Beginners
在本课程中，将学习：
- 不同的人工智能方法中包含着具有知识表示与推理能力的传统符号型方法（即GOFAI）。
- 神经网络与深度学习构成了现代人工智能的关键领域。为了深入理解这些核心概念及其实现细节，我们将通过TensorFlow与PyTorch这两个最广泛使用的框架来提供具体的代码实现。
- 在处理图像与文本数据时所采用的神经架构设计是一个关键课题。我们计划展示当前最前沿的技术，并探讨其局限性及改进方向。
- 那些相对不那么普及的人工智能技术中包括如遗传算法与多智能体系统等技术。
四.哈佛 - CS50 的 Python 人工智能简介
CS50 的《Python 人工智能简介》系统阐述了现代人工智能基础的概念与算法原理，并详细分析了其中包含了三个关键领域：游戏引擎的开发、手写识别技术的进步以及机器翻译系统的完善。
课程链接：CS50’s Introduction to Artificial Intelligence 使用Python教学
通过参与实践项目, 学生能够将图搜索算法、分类方法、优化技术以及强化学习等主题与Python编程相结合, 进而深入理解这些技术的核心原理. 在课程结束后, 学生将掌握机器学习库的实际应用经验, 并具备独立设计智能系统的技能.
五.DeepLearning.AI——面向开发人员的 ChatGPT Prompt 工程课程
课程链接
这是一项为期较短的教育课程，由知名教育机构DeepLearning.AI和OpenAI合作开发。通过本课程学习者将掌握利用大型语言模型（LLMs）来高效开发创新的应用程序。借助OpenAI提供的API工具包, 学习者能够快速掌握构建创新应用的核心技能, 这些在过去通常是高昂的成本和技术难题, 无法实现。
- 归纳用户反馈情况 （例如，在分析现有数据后进行总结）
- 分析情感倾向和主题识别 （例如，在数据集中进行情感分类与主题提取）
- 处理文本格式转换及内容校对 （例如，在翻译或转录时完成）
- 生成自动化邮件正文及附件 （例如，在编写邮件时完成自动扩展）
六.DeepLearning.AI-扩散模型如何工作(How Diffusion Models Work)
在学习扩散模型的过程中, 你将透彻了解扩散机制以及操作流程. 本课程不仅不仅仅是引入预建模型或使用 API, 并且会教会你从零开始构建扩散模型.
课程链接：访问该页面获取关于扩散模型工作的详细信息，请访问以下链接：How-diffusion-models-work
在本课程中：
- 深入研究基于扩散机制的生成式人工智能创新领域，并从零开始开发属于自己的扩散模型。
- 全面掌握扩散过程的核心机制及其驱动因素，在无需依赖现有工具或框架的情况下实现创新。
- 在实验环境中进行采样操作，在训练扩散模型的基础上设计并训练神经网络模块用于噪声预测，在图像生成过程中引入自定义提示以指导生成效果优化。
七.台大李宏毅-生成式人工智能导论
本课程旨在采用直观易懂的方式讲解生成式人工智能的基本概念。该课程无需学生预先修习过相关的机器学习知识；不过，在与电机系的机器学习相关课程方面，本课程的内容较为独立。因此已经修习过机器学习的学生在本课中也能获得新的收获。
该在线教育平台提供《生成式人工智能导论》课程
在本课程中你将会学到以下内容：
该课程旨在介绍生成型人工智能系统的相关知识框架与技术原理。
最近的研究重点之一是"生成型人工智能"技术，在各行业领域中得到了广泛应用。
本课程将系统地介绍机器学习的核心知识，并深入分析这一技术所面临的主要挑战。
文字生成技术领域研究已深入融入我们的生活与工作场景中。本课程旨在探究这些大型语言模型如ChatGPT和Bard是如何基于海量网络数据进行学习，并教授我们如何有效理解和回应人类指令的方式。我们还将深入研究现有大型语言模型工具的应用原理，并实践创建个人人工智能应用的能力提升路径。
增强生成式人工智能的效能。合适的提示词能够指导大型语言模型提高生成效率的关键在于它们是否恰当使用。本课程将深入讲解不同指导策略以增强模型性能，并探讨如何利用反思技术以提高回答质量
工具与生成式人工智能的融合是一种协同过程。在这一过程中，生成式人工智能通过整合搜索引擎、计算机系统等多种技术手段来显著提升自身能力。本课程旨在深入分析这些工具在提升生成式人工智能效能方面的作用机制及其影响
生成型人工智能的伦理问题与挑战。
随着生成型人工智能的普及，
其带来的伦理问题也愈发受到关注。
本课程旨在探讨人工智能可能导致的人为偏见、种族歧视以及如何自动识别人工智能生成的文字和语音等内容，
并阐述解决这些问题的方法。
语音生成技术领域。目前的语音合成技术已经达到极为逼真的水平，不仅能够模仿多种不同的音色，并且具有较为自然流畅的声音起伏变化。在本课程中，我们将深入探讨这些技术的基本原理，并通过实例展示其实际应用价值。
语音生成技术领域。现代的语音合成技术已经达到了非常拟真的程度,不仅能够模仿多种不同的音色,并且具有较为自然流畅的声音起伏变化。本课程将深入解析这些技术的工作原理,并展示一些实际的应用例子
视觉生成技术的实现。DALL-E等视觉生成模型已开始在广告创作等场景中发挥重要作用。本课程将深入探讨模型如何学习绘制图像的基础原理，并通过展示实际案例和提供实践机会，帮助学员掌握自定义视觉生成模型的技术细节。