7 kostenlose Kurse zu künstlicher Intelligenz, die nach Abschluss Ihres Studiums zu Ihrem Beruf beitragen werden, egal, was Sie tun – von Google

Künstliche Intelligenz wird heute in vielen Branchen und Bereichen eingesetzt. Zukunfts-Technologie als Fläche gesehen. Unter künstlicher Intelligenz versteht man Computersysteme, die die menschliche Intelligenz nachahmen und aus Daten lernen. Diese Technologie ist für Menschen unterstützt bei ihrer Arbeit, beschleunigt die Entscheidungsfindung und steigert die Effizienz.

Google ist eines der weltweit führenden Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz. Das Unternehmen, das viele Arbeiten und Dienstleistungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz entwickelt hat, betreibt rasch Forschung und Innovationen in diesem Bereich. Google legt auch in diesem Bereich großen Wert auf die Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz Es bietet kostenlose Ressourcen für diejenigen, die sich verbessern möchten..

Google Cloud hat in einem Blogbeitrag sieben kostenlose Kurse für Menschen vorgestellt, mit denen sie sich im Bereich der künstlichen Intelligenz verbessern können

  • Einführung in die produktive künstliche Intelligenz
  • Einführung in die wichtigsten Sprachmodelle
  • Aufmerksamkeitsmechanismus
  • Transformatormodell und BERT-Modell
  • Einführung in die Bilderzeugung
  • Erstellen von Bilderfassungsmodellen
  • Encoder – Decoder-Architektur

Die in diesem Blogbeitrag von Priyanga Vergadia vorgestellten Kurse sind eine großartige Gelegenheit für alle, die sich im Bereich der künstlichen Intelligenz verbessern und sich im Geschäftsleben einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten. Egal, ob Sie Student, Angestellter oder Unternehmer sind, diese Kurse sind für Sie geeignet. Bietet grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse der künstlichen Intelligenz:

Einführung in die produktive künstliche Intelligenz

„Dies ist ein Einführungskurs zum Mikrolernen, der erklären soll, was generative KI ist, wie sie verwendet wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens unterscheidet. Es enthält auch Google Tools, die Sie bei der Entwicklung Ihrer eigenen produktiven KI-Anwendungen unterstützen.“

Einführung in die wichtigsten Sprachmodelle

„Dieser Kurs bietet eine Einführung in die wichtigsten Sprachmodelle (LLM), wie sie verwendet werden können und wie durch schnelles Tuning die LLM-Leistung verbessert werden kann.“

Aufmerksamkeitsmechanismus

„Dieser Kurs beschreibt das Aufmerksamkeitssystem, eine leistungsstarke Technik, die es Grenznetzwerken ermöglicht, sich auf die absoluten Teile einer Reihe von Eingaben zu konzentrieren. Er lehrt, wie Aufmerksamkeit funktioniert und wie sie verwendet werden kann, um die Leistung verschiedener maschineller Lernaufgaben zu verbessern, wie z maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Beantwortung von Fragen.

Transformatormodell und BERT-Modell

„In diesem Kurs werden die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bilateral Encoder Representations) von Transformers vorgestellt. In diesem Kurs werden die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur vermittelt, beispielsweise der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus und wie dieser zum Aufbau des BERT-Modells verwendet wird. Es werden auch Informationen zu den verschiedenen Missionen gegeben, in denen es eingesetzt werden kann.

Einführung in die Bilderzeugung

„Dieser Kurs stellt Diffusionsmodelle vor, eine Familie kürzlich vielversprechender Modelle für maschinelles Lernen im Bereich Landschaftsrendering, und beschreibt die Theorie hinter Diffusionsmodellen und wie man diese Modelle auf Vertex AI trainiert und bereitstellt.“

Erstellen von Bilderfassungsmodellen

„In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Bildunterschriftsmodell erstellen. Sie erfahren mehr über die verschiedenen Komponenten eines Bildunterschriftsmodells, z. B. einen Encoder und einen Decoder, und wie Sie Ihr Modell trainieren und bewerten. Am Ende dieses Kurses Mit dem Tutorial können Sie Ihre eigenen Fotoskripte erstellen.

Encoder – Decoder-Architektur

„Dieses Tutorial gibt Ihnen einen Überblick über die Encoder-Decoder-Architektur, die für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Fragenbeantwortung erforderlich ist. Sie können lernen, wie Sie die Architektur praxisnah trainieren.“

Dank dieser eintägigen Kurse erhalten Sie eine Einführung in die künstliche Intelligenz, unabhängig davon, in welchem ​​Bereich Sie tätig sind.

Wenn Sie möchten, können Sie sich nach diesen Einführungskursen zur künstlichen Intelligenz auch diese anderen Kurse zum Thema künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen von Google Cloud ansehen:

  • Wie führt Google die maschinelle Erfassung durch?
  • MLOps: Erste Schritte
  • Beginnen Sie mit TensorFlow in Google Cloud
  • Führen Sie grundlegende maschinelle Lern-, KI- und Datenaufgaben in Google Cloud aus
  • Sprache, Sprache, Text und Übersetzung mit Google Cloud APIs

Sobald Sie diese Kurse abgeschlossen haben, erlernen grundlegende Begriffe und Konzepte im Zusammenhang mit künstlicher IntelligenzSie werden sehen, wie Modelle der künstlichen Intelligenz erstellt und trainiert werden, Sie werden Beispiele sehen, wie künstliche Intelligenz im wirklichen Leben eingesetzt wird, und Sie werden sich der ethischen und sozialen Verantwortungsdimensionen künstlicher Intelligenz bewusst.

Diese Kurse werden kostenlos angeboten und können von jedermann besucht werden. Alles, was Sie tun müssen, um sich für Kurse anzumelden Melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an . Sie können die Kurse jederzeit und überall absolvieren. Wenn Sie die Kurse abgeschlossen haben, können Sie ein Zertifikat erhalten.

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