Article original : Intro to Generative AI – 10 Free Courses by Google
En avez-vous assez de tous les discours sur l'IA ?
Moi aussi, mais je suis également intrigué par la technologie qui se cache derrière.
Si vous souhaitez plonger dans certains détails sur le fonctionnement réel de l'IA et faire une pause par rapport aux nombreux exemples d'IA effrayants sur Internet, consultez ceci :
Google a publié une série gratuite de cours de formation sur l'IA générative. Voici leur article d'annonce.
Image pour les cours d'IA générative
Présentation vidéo
J'ai réalisé une courte vidéo du contenu des cours si vous préférez une présentation visuelle de mes premières impressions :
Aperçu
Il y a 10 cours dans ce parcours d'apprentissage gratuit. Beaucoup sont destinés aux débutants sans connaissances préalables. Certains suggèrent une expérience en Python, SQL et/ou en apprentissage automatique. Tous délivrent du contenu à travers une combinaison de vidéos, d'articles, de labs et de quiz.
Il y a des badges pour montrer que vous les avez complétés, et je suis heureux de voir une série de cours librement disponibles sur la technologie derrière l'IA.
Capture d'écran du badge de cours Google
La quantité de contenu produit par et mettant en avant l'IA est écrasante en ce moment, mais il est sûr de parier que cela va rester. Ainsi, il est préférable de vous armer avec autant d'informations que possible afin de pouvoir créer de manière responsable des outils et du contenu pour l'avenir.
Matériel des cours
J'ai créé une feuille Google avec toutes les informations sur les cours tirées de chacun d'eux. Consultez-la ici. Google a fait un excellent travail en créant une FAQ concise pour chacun des cours, et je les ai tous compilés dans une seule feuille pour une comparaison facile.
Capture d'écran du résumé de la feuille Google de tous les cours
À l'intérieur de chaque cours, vous serez présenté avec une navigation simple pour le contenu. Il est divisé en instructions vidéo, une collection soigneusement sélectionnée de lectures à parcourir et des quiz. Certains cours ont également des labs en ligne à compléter dans un certain laps de temps.
Contenu vidéo pour le cours Créer des modèles de légendes d'images
La liste soigneusement sélectionnée de lectures est assez complète, et vous pourriez facilement dépasser les 45 minutes estimées pour compléter les modules si vous lisez chacun d'eux. Mais il est agréable d'avoir une liste aussi grande de ressources compilées en un seul endroit.
La liste de lectures pour le cours Introduction aux grands modèles de langage
Il y a également des Labs hébergés dans certains des cours. Si vous avez suivi l'un des cours Coursera de Google, vous serez familier avec cette méthode de livraison. Vous recevez une poignée de tâches et un compte à rebours, dans ce cas 1 heure, commence lorsque vous démarrez le lab.
Capture d'écran du travail de lab
Voici la liste complète des cours :
- Introduction à l'IA générative – conçu pour être un aperçu de ce qu'est l'IA générative et comment elle diffère des méthodes d'apprentissage automatique.
- Introduction aux grands modèles de langage – explore ce que sont les grands modèles de langage, où ils sont utilisés et comment utiliser l'ajustement des prompts. (Si vous ne l'avez pas remarqué, l'écriture de prompts est présentée comme une compétence de l'avenir en ce moment.)
- Introduction à l'IA responsable – un cours éthique sur ce qu'est l'IA responsable, comment elle est mise en œuvre dans les produits Google et pourquoi elle est importante. Ce cours présente les 7 principes de l'IA de Google. Je ne savais pas que c'était une chose, mais il y a une page entière qui y est consacrée. Couvant des sujets allant de la responsabilité sociale, à la sécurité, à la responsabilité et aux principes de conception de la confidentialité, j'étais heureux de voir qu'un grand effort est fait pour intégrer des principes solides.
- Fondamentaux de l'IA générative – Un quiz couvrant des sujets des trois premiers cours.
- Introduction à la génération d'images – Une introduction aux modèles de diffusion qui sont une famille de modèles utilisés dans la génération d'images. Certaines connaissances préalables en apprentissage automatique, en apprentissage profond, en réseaux de neurones convolutifs et/ou en programmation Python sont suggérées.
- Architecture Encodeur-Décodeur – aperçu d'une architecture d'apprentissage automatique pour des tâches comme la traduction automatique, la synthèse de texte et la réponse aux questions. La connaissance de Python et de TensorFlow est suggérée comme prérequis.
- Mécanisme d'attention – une technique qui permet aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Certaines connaissances préalables en apprentissage automatique, en apprentissage profond, en traitement du langage naturel et/ou en programmation Python sont suggérées.
- Modèles de Transformers et modèle BERT – Representations from Transformers Encoder Bidirectionnel... c'est ce que signifie BERT au cas où vous ne le sauriez pas. Vous apprendrez les principaux composants de l'architecture Transformer et l'expérience intermédiaire en apprentissage automatique ainsi que la connaissance de Python et TensorFlow sont recommandées.
- Créer des modèles de légendes d'images – comment créer un modèle de légende d'image en utilisant l'apprentissage profond. L'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et Python sont des prérequis recommandés.
- Introduction à Generative AI Studio – vous passerez en revue des démonstrations de Generative AI Studio qui aide à prototyper et personnaliser des modèles d'IA générative. Il y a un lab pratique à la fin.
Mes réflexions
Après avoir passé du temps à parcourir tous ces cours, c'est un bon mélange de contenu vraiment adapté aux débutants et de matériel de niveau intermédiaire qui nécessite des connaissances préalables en apprentissage automatique, Python, apprentissage profond et/ou traitement du langage naturel.
J'apprécie le fait qu'il y ait des réponses à de nombreuses questions courantes dans les menus déroulants pour chaque cours (et je les ai toutes compilées en un seul endroit dans cette feuille Google).
Capture d'écran des certifications Google Cloud
C'est un excellent point de départ si vous êtes vraiment intéressé par le fonctionnement interne de l'IA. Cela semble également être une rampe d'accès potentielle à certaines des certifications plus importantes de Google Cloud car il y a des liens vers des formations supplémentaires éparpillés dans les cours.
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