本章将帮助您熟悉生成式 AI 的概念及其生成内容的能力，并介绍其现实应用与局限。您将深入了解传统机器学习模型、生成式 AI 与通用人工智能（AGI）之间的差异，并探索推动生成式 AI 发展的关键因素。

什么是生成式 AI？

了解生成式 AI

与生成式 AI 模型协作

生成式 AI 的应用

机器学习版图中的 Generative AI

为任务选对工具

区分生成式 AI 与传统机器学习

生成式 AI 的演进

推动领域前进

Transformer

生成式 AI 的突破

生成式 AI 简介

本章涵盖创建生成式 AI 模型的关键步骤：研究与设计、数据收集、模型训练和评估。我们将探讨多样化数据集与先进训练技术的重要性，以及多种评估方法，并讨论它们的优势与局限。

模型设计与数据收集

研究与设计

数据集意外之喜？

模型训练

影响模型训练的因素

开发专用模型的技术

模型评估

PixAIr 动画

帮助 Intellibrand 进行评估

开发生成式 AI 模型

本章聚焦于负责任地使用生成式 AI。我们将讨论社会偏见的挑战与缓解策略、知识产权与隐私问题，以及防止滥用的伦理考量。最后，我们将探讨通用生成智能（AGI）的巨大潜力与风险，并介绍控制其输出结果的方法。

评估与减轻社会偏见

偏见的来源

选项

识别偏见

缓解偏见

检测与缓解偏见

版权与所有权

法律与隐私注意事项

识别知识产权（IP）所有权主张

负责任的生成式 AI 应用

使用原则

访问

提示或回复

应用

落实负责任的 AI 实践

通用人工智能（AGI）

AGI 的特征

硬性约束

对齐策略

政府干预

AGI 的结果

负责任地使用 AI 模型与生成内容

第 4 章将探讨生成式 AI 的潜力、影响，以及如何融入人类工作流程。内容涵盖从高校到企业等推动 AI 发展的关键参与者，并讨论社会对 AI 的适应。我们还将深入分析 AI 对生产力、就业结构、教育、媒体与娱乐、科学进步以及伦理问题的影响。

将新型 AI 融入既有工作流程

在数据科学中运用生成式 AI

设计一项新的营销活动

生成式 AI 的进展

要不要开源

Super Duper GANs

为生成式 AI 的未来做好准备

教育中的生成式 AI

AI 世界中的技能价值

您做到了！

迎接生成式 AI 时代

Course Glossary: Generative AI Concepts

人工智能（AI）正在以前所未有的方式重塑我们的世界。生成式 AI 是一种能够从文本、图像等创建全新内容的 AI。本课程无需编程，您将学习这一新兴领域中的关键概念，以及如何为 AI 广泛应用的未来做好准备。您将首先理解这些模型如何生成内容、它们在机器学习版图中的位置，以及它们如何被开发。鉴于生成式 AI 的强大能力，您还将学习相关的法律与伦理，了解如何避免偏见并负责任地使用生成式 AI。最后，您将展望生成式 AI 的未来，并学习如何高效利用与协作这些工具。完成本课程后，您也将能够释放生成式 AI 的创造潜能。出发吧！

视频包含实时字幕，您可点击视频左下角的 "Show transcript" 查看。

课程术语表位于右侧的资源部分。

要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中获得 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。

<h2>了解生成式 AI</h2>
人工智能正在以前所未有的方式重塑我们的世界。 生成式 AI 是一种能够创建新内容的 AI 模型，涵盖文本、图像等更多形式。 在这门非技术性课程中，你将学习这一新兴领域的核心概念，以及如何为一个此类人工智能无处不在的未来做好准备。
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<h2>了解生成式 AI 的工作原理</h2>
你将首先了解这些模型如何生成内容、它们在机器学习领域中的定位，以及它们是如何开发出来的。 从收集训练数据到评估和改进模型，你将了解 AI 公司必须考虑和执行哪些事项，才能将生成式 AI 工具带入现实世界。
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<h2>探索法律与伦理的关键考量</h2>
鉴于生成式 AI 的强大能力，我们还将探讨法律和伦理在构建和使用这些模型中的作用。 你将学习如何避免偏见，并以负责任的方式应用生成式 AI。
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<h2>掌握正确的思维方式，充分利用这些工具</h2>
最后，你将了解生成式 AI 的未来，以及我们如何有效地利用这些工具并与之协作。 完成本课程后，你也将能够释放生成式 AI 的创造力。 开始吧！

Understanding Machine Learning

掌握生成式AI，从基础到实际应用。学习LLM、扩散模型和提示工程的工作原理。

生成式 AI 概念

了解如何负责任地开始利用生成式 AI。 了解生成式 AI 模型如何开发，以及它们未来将如何影响社会。

通用人工智能（AGI）

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