|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/uretken-yapay-zeka-genai/
课程评论：没有评论
课程名称：生成性人工智能（Generative AI） 概述：随着2023年大语言模型的快速发展，生成性人工智能的应用也出现了巨大的爆炸性增长，如ChatGPT、Bing、Google Bard等人工智能产品达到了庞大的用户群体。许多人和机构开始探索如何在各自的领域中利用生成性人工智能。该课程的目的正是为了解答这一问题，并展示生成性人工智能可以做什么以及如何实现。生成性人工智能的基础是机器学习和人工神经网络，了解这些概念对彻底理解生成性人工智能非常重要。课程设计旨在使任何人都能在没有先前知识的情况下轻松跟随，因此开头部分介绍了机器学习、机器学习的基本算法以及人工神经网络。 课程中重点讲解大语言模型的相关内容，包括构成语言模型基础的Transformer架构和在语言模型使用中起重要作用的提示（prompt）设计等。实现生成性人工智能的基本方法有两种：调用一些大语言模型提供的API或将大语言模型直接加载到自己的应用中进行使用。本课程将讲解这两种方法，特别针对第二种方法以及开源大语言模型的使用进行了重点讨论。我们将共同探讨情感分析、文本生成、翻译、问答、文本分类、摘要提取、从文本生成图像等多种自然语言处理功能的Python代码，使您能够在自己的应用中轻松实现这些功能。 此外，课程将扩展大语言模型的边界，介绍用于生成技术的最新发展，如RAG（检索增强生成）、LLMChain、agent和tools等。您将能够找到这些方法的基础以及用Python编写的应用示例代码。在后续的扩展部分中，您将学习用于开发聊天机器人（Chatbot）应用的Chat Completion API特性，并一起研究基于Chat Completion API开发的聊天机器人原型应用代码。在扩展部分2中，您将看到视觉语言模型（Visual Language Models - VLM）的工作机制及VLM使用的示例代码，尤其是通过VLM从发票图像中提取发票信息的示例会引起您的兴趣。 课程中包含的测试将帮助您巩固所学知识。此外，我们将共同探讨28个不同的Python代码示例，旨在让您体验所学内容的实际应用。如果您希望尽快在自己的领域和应用中使用生成性人工智能，课程结束后您将具备实现这一目标的信息和技能。
2023 senesi ile beraber büyük dil modellerinde yaşanan gelişmeye paralel olarak üretken yapay zekanın kullanımında büyük bir patlama yaşandı. ChatGPT, Bing, Google Bard gibi üretken yapay zeka ürünleri çok büyük kullanıcı sayılarına eriştiler. Bununla beraber bir çok kişi ve kurum da, üretken yapay zekayı kendi alanlarında nasıl kullanabileceklerini ya da fark yaratabileceklerini araştırmaya başladılar. Bu kursun amacı da tam olarak bu soruya cevap vermek, üretken yapa zeka ile neler yapılabileceğini ve nasıl yapılabileceğini göstermek. Üretken yapay zekanın temeli makine öğrenmesi ve yapay sinir ağlarıdır. Bu kavramları bilmek, üretken yapay zekayı tam olarak anlamak için önemli bir avantajdır. Bu kursun, herhangi bir ön bilgi gereksinimi olmadan, herkes tarafından takip edilebilir ve anlaşılabilir olmasını istediğimden, kursa makine öğrenmesi, makine öğrenmesinin temel algoritmaları ve yapay sinir ağlarını içeren bir bölüm ile başladım.Kursun çok önemli bir bölümü büyük dil modellerinin üzerine yoğunlaşıyor ve dil modelinin temelini oluşturan transformer mimarisi, dil modellerinin kullanımında çok etkin rolü olan istem (prompt) tasarımı gibi bölümler içeriyor. Üretken yapay zekayı kendi uygulamalarınızda kullanabilmek için temelde iki yöntem vardır: bazı büyük dil modelleri tarafından sağlanan API'lerin çağrılması ya da büyük dil modelini kendi uygulamanız içinden yükleyerek kullanmanız. Kursta her iki yöntem de anlatılıyor ama özellikle ikinci yöntem ve açık kaynak kodlu büyük dil modellerinin kullanımı üzerinde duruluyor. Kurs içinde bunu destekleyen, duygu analizi, metin üretme, tercüme, soru cevaplama, metin sınıflandırma, özet çıkarma, metinden görüntü oluşturma gibi çok sayıda doğal dil işleme fonksiyonlarını yerine getiren python kodunu beraber inceleyeceğiz. Bu sayede siz de, kendi uygulamalarınızda bu fonksiyonları rahatça gerçekleştirebileceksiniz. Büyük dil modellerinin sınırlarını genişleten ve bu konudaki son teknolojilerden olan RAG (Retrieval Augmented Generation), LLMChain, agent and tools yöntemlerinin de çok ilginizi çekeceğini düşünüyorum. Kurs içinde hem bu yöntemlerin altyapılarını, hem de bu yöntemler kullanılarak yazılmış uygulamaların python kodlarını bulabileceksiniz.Kursa sonradan ilave ettiğim Ek1 bölümünde, sohbet robotu (Chatbot) uygulaması geliştirmek için kullanabileceğiniz Chat Completion API özelliklerini öğreneceksiniz. Buna ilaveten Chat Completions API kullanılarak geliştirilmiş sohbet robotu prototip uygulama kodunu beraber inceleyeceğiz. Ek2 bölümünde Görsel Dil Modellerinin (Visual Language Models - VLM) çalışma yapısını ve VLM kullanımını gösteren kod örneklerini göreceksiniz. Özellikle VLM vasıtasıyla fatura görüntüsünden, fatura bilgilerini aldığımız örneğin ilginizi çekeceğini düşünüyorum.Bölüm sonlarındaki sınavlar, bölüm içinde anlatılanları pekiştirmenize yardımcı olacaktır. Kurs içinde anlatılanların teorik bilgi olarak kalmaması ve nasıl hayata geçirildiğini deneyimlemek için yazılmış 28 farklı python kodunu beraber inceleyeceğiz.Üretken yapay zekayı kendi alanınızda ve kendi uygulamalarınızda bir an önce kullanmak istiyorsanız, bu kurs sonunda bu amacınıza gerçekleştirebilecek bilgi ve beceriye sahip olacaksınız.
