Super Duper GANs

Аспірант щойно опублікував проривну архітектуру моделі під назвою Super Duper GANs. Різні учасники екосистеми ШІ можуть реагувати так, що це або пришвидшить, або пригальмує прийняття та розвиток цієї нової технології.

Ця вправа є частиною курсу

Концепції Generative AI

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Концепції Generative AI

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

Ознайомтеся з поняттям Generative AI та його здатністю створювати контент, а також з його реальними застосуваннями й обмеженнями. Ви розберете відмінності між традиційними моделями машинного навчання, Generative AI та загальним штучним інтелектом (AGI) і дослідите ключові чинники, що рухають розвиток Generative AI.

Exercise 1: Що таке генеративний ШІ?Exercise 2: Знайомство з генеративним ШІ Exercise 3: Робота з генеративною моделлю ШІ Exercise 4: Застосування генеративного ШІ Exercise 5: Генеративний ШІ в ландшафті машинного навчання Exercise 6: Добір правильного інструмента для завдання Exercise 7: Відмінності між генеративним ШІ та традиційним ML Exercise 8: Більше песиків і GAN Exercise 9: Еволюція генеративного ШІ Exercise 10: Що рухає галузь уперед Exercise 11: Трансформери Exercise 12: Прориви в generative AI

У цьому розділі ми розглянемо основні кроки створення моделей Generative AI: дослідження й проєктування, збирання даних, тренування моделі та оцінювання. Ми проаналізуємо важливість різноманітних наборів даних і сучасних методів тренування, а також різні підходи до оцінювання, обговорюючи їхні сильні сторони та обмеження.

Exercise 1: Проєктування моделі та збирання даних Exercise 2: Дослідження та проєктування Exercise 3: Несподівана удача з набором даних?Exercise 4: Навчання моделі Exercise 5: Фактори, що впливають на навчання моделі Exercise 6: Техніки розробки спеціалізованих моделей Exercise 7: Оцінювання моделі Exercise 8: Анімація PixAIr Exercise 9: Допоможемо Intellibrand оцінити модель

Цей розділ присвячений відповідальному використанню Generative AI. Ми обговоримо виклики та стратегії зменшення соціальних упереджень, питання інтелектуальної власності та приватності, а також етичні міркування для запобігання зловживанням. Завершимо оглядом значного потенціалу й ризиків загального штучного інтелекту (AGI) та підходів до контролю його результатів.

Exercise 1: Оцінювання та пом'якшення соціальної упередженості Exercise 2: Джерела упередженості Exercise 3: Виявлення та пом'якшення упередженості Exercise 4: Авторське право та право власності Exercise 5: Правові та приватністні аспекти Exercise 6: Визначення претензій на права інтелектуальної власності Exercise 7: Відповідальне використання застосунків генеративного ШІ Exercise 8: Принципи використання Exercise 9: Упровадження відповідальних практик ШІ Exercise 10: Artificial general intelligence (AGI)Exercise 11: Характеристики AGI Exercise 12: Наслідки AGI

Розділ 4 досліджує потенціал, вплив і інтеграцію Generative AI у людські робочі процеси. Тут ідеться про ключових учасників розвитку AI — від університетів до компаній — і про те, як суспільство пристосовується до AI. Розділ заглиблюється у вплив AI на продуктивність, динаміку зайнятості, освіту, медіа, розваги, наукові досягнення та етичні аспекти.

Exercise 1: Інтеграція нових рішень ШІ у наявні робочі процеси Exercise 2: Використання генеративного ШІ в дата-сайєнсі Exercise 3: Розроблення нової маркетингової кампанії Exercise 4: Прогрес у генеративному ШІ Exercise 5: Відкрити код чи не відкривати код Exercise 6: Super Duper GANs

Поточна вправа

Exercise 7: Підготовка до майбутнього з генеративним ШІ Exercise 8: Генеративний ШІ в освіті Exercise 9: Цінність навичок у світі з ШІ Exercise 10: Ви це зробили!