Odpowiedzialne zastosowania generatywnej AI

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje generatywnej AI

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Zapoznasz się z koncepcją generatywnej AI i jej zdolnością do tworzenia treści, poznasz jej zastosowania w praktyce oraz ograniczenia. Zgłębisz różnice między tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego, generatywną AI i sztuczną inteligencją ogólną (AGI), a także przeanalizujesz kluczowe czynniki napędzające rozwój generatywnej AI.

Exercise 1: Czym jest generatywna AI?Exercise 2: Poznaj generatywną AI Exercise 3: Praca z modelem generatywnej AI Exercise 4: Zastosowania generatywnej AI Exercise 5: Generatywna AI w krajobrazie uczenia maszynowego Exercise 6: Dobierz odpowiednie narzędzie do zadania Exercise 7: Generatywna AI a tradycyjne uczenie maszynowe – kluczowe różnice Exercise 8: Więcej psów i sieci GAN Exercise 9: Ewolucja generatywnej AI Exercise 10: Co napędza rozwój tej dziedziny Exercise 11: Transformery Exercise 12: Przełomy w generatywnej AI

W tym rozdziale omawiamy najważniejsze etapy tworzenia modeli generatywnej AI: badania i projektowanie, zbieranie danych, trenowanie modelu oraz jego ewaluację. Przyglądamy się znaczeniu zróżnicowanych zbiorów danych i zaawansowanych technik trenowania, a także różnym metodom oceny modeli – wraz z ich mocnymi stronami i ograniczeniami.

Exercise 1: Projektowanie modelu i zbieranie danych Exercise 2: Badania i projektowanie Exercise 3: Nieoczekiwany zbiór danych?Exercise 4: Trenowanie modelu Exercise 5: Czynniki wpływające na trenowanie modelu Exercise 6: Techniki tworzenia wyspecjalizowanych modeli Exercise 7: Ocena modelu Exercise 8: Animacje PixAIr Exercise 9: Pomoc w ocenie modelu Intellibrand

Ten rozdział poświęcony jest odpowiedzialnemu korzystaniu z generatywnej AI. Omawiamy wyzwania związane ze stronniczością społeczną oraz strategie jej ograniczania, kwestie własności intelektualnej i prywatności, a także zagadnienia etyczne pozwalające zapobiegać nadużyciom. Na koniec przyglądamy się ogromnemu potencjałowi i zagrożeniom związanym ze sztuczną inteligencją ogólną (AGI) oraz metodom kontrolowania jej wyników.", "chapter3.md|parsed_data|description": "Ten rozdział poświęcony jest odpowiedzialnemu korzystaniu z generatywnej AI. Omawiamy wyzwania związane ze stronniczością społeczną oraz strategie jej ograniczania, kwestie własności intelektualnej i prywatności, a także zagadnienia etyczne pozwalające zapobiegać nadużyciom. Na koniec przyglądamy się ogromnemu potencjałowi i zagrożeniom związanym ze sztuczną inteligencją ogólną (AGI) oraz metodom kontrolowania jej wyników.

Exercise 1: Ocenianie i ograniczanie stronniczości społecznej Exercise 2: Źródła stronniczości Exercise 3: Wykrywanie i ograniczanie stronniczości Exercise 4: Prawa autorskie i własność Exercise 5: Kwestie prawne i prywatność Exercise 6: Identyfikowanie roszczeń dotyczących własności intelektualnej Exercise 7: Odpowiedzialne zastosowania generatywnej AI

Bieżące ćwiczenie

Exercise 8: Zasady użytkowania Exercise 9: Wdrażanie odpowiedzialnych praktyk AI Exercise 10: Sztuczna inteligencja ogólna (AGI)Exercise 11: Cechy AGI Exercise 12: Wpływ na wyniki AGI

Rozdział 4 analizuje potencjał, wpływ i integrację generatywnej AI z ludzkimi procesami pracy. Omawia kluczowych uczestników rozwoju AI – od uczelni po firmy technologiczne – oraz sposoby, w jakie społeczeństwo adaptuje się do AI. Zgłębia konsekwencje AI dla produktywności, rynku pracy, edukacji, mediów, rozrywki, postępu naukowego i kwestii etycznych.

Exercise 1: Wprowadzanie nowej AI do starych procesów Exercise 2: Wykorzystanie generatywnej AI w data science Exercise 3: Projektowanie nowej kampanii marketingowej Exercise 4: Postępy w dziedzinie generatywnej AI Exercise 5: Upublicznić kod źródłowy czy nie?Exercise 6: Super Duper GANs Exercise 7: Przygotowanie na przyszłość generatywnej AI Exercise 8: Generatywna AI w edukacji Exercise 9: Wartość umiejętności w świecie AI Exercise 10: Udało ci się!