Anfänger -Roadmap, um generative KI im Jahr 2024 zu lernen
1. Benutzer
Befolgen Sie die folgenden Schritte, um generative KI als Benutzer zu lernen:
- Melden Sie sich an und erstellen Sie ein Konto für alle generativen KI -Tools (z. B. Chatgpt, Bard, Midjourney, Dalle 2, stabile Diffusion).
- Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit diesen Tools.
- Verstehen Sie die Fähigkeiten und Merkmale generativer KI -Tools.
- Experimentieren Sie mit den Werkzeugen, um ihre Vor- und Nachteile zu erforschen.
2. Super Benutzer
Nachdem Sie sich mit generativen KI -Tools vertraut gemacht haben, verbessern Sie Ihr Wissen als Superbenutzer:
- Erfahren Sie mehr über schnelle Engineering.
- Erforschen Sie effektive Eingabeaufforderungen für generative KI -Tools.
- Verstehen Sie Best Practices für das Schreiben von Eingaben.
3. Entwickler
Für Entwickler umfasst die Roadmap:
Voraussetzungen
Stellen Sie vor dem Eintauchen in eine generative KI -Entwicklung sicher, dass Sie ein gutes Verständnis für:
- Wahrscheinlichkeits- und Statistikkonzepte.
- Lineare Algebra -Konzepte.
- Berechnungskonzepte.
- Programmiersprachen wie Python/r.
Maschinelles Lernen
- Bequem mit überwachten und unbeaufsichtigten Lernalgorithmen.
- Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle auf tabellarischen Datensätzen.
Tiefes Lernen
- Verstehen Sie Deep -Learning -Architekturen (MLP, RNNs, LSTMS, Grus, CNNs).
- Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (Keras, Tensorflow, Pytorch oder Fastai).
- Zugtiefe Learning -Modelle, einschließlich MLP, RNNs, CNNs.
Generative Modelle für NLP und Computer Vision
Wählen Sie Ihren Weg:
3.3.1 Generative Modelle für NLP
- Master große Sprachmodelle (LLMs) wie Transformatoren, Bert, GPT 3.5, Palm 2.
- Verwenden Sie LLMs für nachgeschaltete Aufgaben und Flossen.
- Entdecken Sie Modelle wie Chatgpt und Bard.
3.3.2 Generative Modelle für Computer Vision
- Erfahren Sie mehr über Diffusionsmodelle.
- Stabile Diffusionsmodelle verstehen.
- Entdecken Sie Modelle wie Mid Journey, Dalle 2.
4. Forscher
Für angehende Forscher in generativen KI:
NLP -Forscher
- Implementieren Sie Aufmerksamkeitsmodelle, KQV -Aufmerksamkeit, Schichtnormalisierung, Positionscodierung.
- Bauen Sie Ihre eigene GPT -Architektur auf.
- Lernen Sie Verstärkungslernalgorithmen und PPO.
- RLHF implementieren.
- Erstellen Sie Chatgpt von Grund auf neu.
- Bleiben Sie mit aktuellen Trends in der generativen KI für NLP aktualisiert.
Computer Vision Forscher
- Bauen Sie Diffusionsmodelle von Grund auf neu.
- Implementieren Sie eine stabile Diffusion.
- Bleiben Sie mit aktuellen Trends in der generativen KI für Computer Vision aktualisiert.
Diese Roadmap ist ein Leitfaden, der Ihnen dabei hilft, von einem Benutzer zu einem Forscher in generativer KI zu entwickeln. Passen Sie Ihren Lernpfad anhand Ihrer Interessen und Ziele an.
