La feuille de route du débutant pour apprendre l'IA génératrice en 2024
1. Utilisateur
Pour commencer à apprendre l'IA générative en tant qu'utilisateur, suivez ces étapes:
- Inscrivez-vous et créez un compte sur tous les outils d'IA génératifs (par exemple, Chatgpt, Bard, MidJourney, Dalle 2, diffusion stable).
- Acquérir une expérience pratique avec ces outils.
- Comprendre les capacités et les caractéristiques des outils d'IA génératifs.
- Expérimentez les outils pour explorer leurs avantages et leurs inconvénients.
2. Super utilisateur
Après être familiarisé avec les outils d'IA génératifs, améliorez vos connaissances en tant que super utilisateur:
- Découvrez l'ingénierie rapide.
- Explorez des invites efficaces pour les outils d'IA génératifs.
- Comprendre les meilleures pratiques pour la rédaction d'invites.
3. Développeur
Pour les développeurs, la feuille de route comprend:
Condition préalable
Avant de plonger dans le développement génératif de l'IA, assurez-vous d'avoir une bonne compréhension de:
- Concepts de probabilité et de statistique.
- Concepts d'algèbre linéaire.
- Concepts de calcul.
- Les langages de programmation comme Python / R.
Apprentissage automatique
- À l'aise avec les algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés.
- Créer des modèles d'apprentissage automatique sur les ensembles de données tabulaires.
Apprentissage en profondeur
- Comprendre les architectures d'apprentissage en profondeur (MLP, RNNS, LSTMS, GRUS, CNNS).
- Expérience pratique avec les cadres d'apprentissage en profondeur (Keras, Tensorflow, Pytorch ou Fastai).
- Train Deep Learning Models, y compris MLP, RNNS, CNNS.
Modèles génératifs pour la PNL et la vision par ordinateur
Choisissez votre chemin:
3.3.1 Modèles génératifs pour la PNL
- Master les modèles de grande langue (LLMS) comme Transformers, Bert, GPT 3.5, Palm 2.
- Utilisez des LLM pour les tâches en aval et la fin de la finetun.
- Explorez des modèles comme Chatgpt et Bard.
3.3.2 Modèles génératifs pour la vision par ordinateur
- Découvrez les modèles de diffusion.
- Comprendre les modèles de diffusion stables.
- Explorez des modèles comme Mid Journey, Dalle 2.
4. chercheur
Pour les chercheurs en herbe en IA générative:
Chercheur PNL
- Mettez en œuvre des modèles d'attention, l'attention du KQV, la normalisation de la couche, le codage positionnel.
- Construisez votre propre architecture GPT.
- Apprenez les algorithmes d'apprentissage du renforcement et PPO.
- Implémentez RLHF.
- Construisez Chatgpt à partir de zéro.
- Restez à jour avec les tendances actuelles de l'IA générative pour la PNL.
Chercheur en vision par ordinateur
- Construisez des modèles de diffusion à partir de zéro.
- Implémentez la diffusion stable.
- Restez à jour avec les tendances actuelles de l'IA générative pour la vision par ordinateur.
Cette feuille de route est un guide pour vous aider à passer de l'utilisateur à un chercheur dans une IA générative. Personnalisez votre chemin d'apprentissage en fonction de vos intérêts et objectifs.
