Google đã phát hành một lộ trình học AI tổng quát, bao gồm 8 khóa học và 2 bài kiểm tra, bao gồm mọi thứ từ nguyên tắc kỹ thuật, phương pháp triển khai, kịch bản ứng dụng cũng như phát triển và triển khai. Một số khóa học trong Google Cloud nhưng nội dung và cấu trúc rất hay, hoàn chỉnh miễn phí.

8 khóa học được giới thiệu và liên kết như sau:
Lưu ý từ Xiaopang: Nếu bạn không biết học gì có thể đọc phần giới thiệu, nếu ngứa tay có thể trực tiếp đến #4 5 #8 để thực hiện ba dự án thực tế: tạo văn bản từ văn bản, tạo văn bản từ văn bản và tạo văn bản từ hình ảnh.
1. Trí tuệ nhân tạo là gì, ứng dụng của nó là gì và nó khác với học máy truyền thống như thế nào.
[Hoàn thành mục tiêu đọc viết sau khi học]
2. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì, các kịch bản ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn và cách nhắc từ () và tinh chỉnh (tinh chỉnh) có thể cải thiện hiệu suất mô hình.
[Hơn 90% bạn bè Twitter của Trung Quốc sau khi học]
3. AI có trách nhiệm (Responsible AI) là gì, tại sao điều quan trọng đối với các mô hình AI là phải an toàn, đáng tin cậy và có đạo đức cũng như cách xây dựng một sản phẩm sử dụng AI có trách nhiệm.
【 giá trị thực dụng không nhiều, học xong có thể trên bàn rượu khoe khoang, nhưng sẽ chán ghét. 】
4. Lý thuyết mô hình tạo hình ảnh của Mô hình khuếch tán, phương pháp đào tạo mô hình và cách triển khai mô hình lên đám mây (bắt đầu mang hàng hóa!).
[Sau khi học, bạn có thể tìm ra cách các công ty khởi nghiệp tạo hình ảnh đó bị thao túng]
5. Nguyên tắc của kiến trúc mô hình bộ mã hóa-giải mã được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ như dịch máy và nhận dạng giọng nói, và cách xây dựng AI thế hệ thơ với kiến trúc này trong TensorFlow
[Thật ra, hầu hết các công ty khởi nghiệp tạo văn bản không sử dụng trang bìa này...nó quá khó đối với họ...nhưng bạn có thể xây dựng trước các khối xây dựng của riêng mình và cách trang bìa cho doanh nghiệp của bạn]
6. Cơ chế chú ý trong mạng thần kinh phân bổ tài nguyên máy tính cho các nhiệm vụ quan trọng hơn trong điều kiện sức mạnh máy tính hạn chế và cải thiện hiệu suất dịch, tóm tắt, trả lời câu hỏi, v.v. như thế nào?
[Hầu hết các nhà đầu tư mạo hiểm và doanh nhân có nền tảng phi kỹ thuật đều không thể đạt đến trình độ này, lúc này khoe khoang sẽ không dễ dàng bị phá vỡ]
7. Nguyên tắc cơ bản của công nghệ tiền đào tạo BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cách nó có thể khiến AI cải thiện đáng kể khả năng hiểu văn bản chưa được gắn nhãn theo ngữ cảnh trong nhiều tác vụ khác nhau.
[Về mặt học thuật...nó thực sự tuyệt vời...nhưng có vẻ như Google đang khoe khoang về công nghệ của riêng mình...]
8. Tìm hiểu cách hiểu và ghi nhãn hình ảnh, đồng thời học cách xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo nhìn vào hình ảnh, nói và hiểu hình ảnh.
【Khó khăn và thú vị! Tôi chưa thấy nhiều ứng dụng trong lĩnh vực này]