Awesome AIGC Tutorials

Tutorial AIGC yang luar biasa

Bahasa Inggris | 中文版

Tutorial AIGC yang luar biasa menampung koleksi tutorial dan sumber daya yang dikuratori yang membentang di seluruh model bahasa besar, lukisan AI, dan bidang terkait. Temukan wawasan mendalam dan pengetahuan yang melayani pemula dan penggemar AI tingkat lanjut.

? Pembaruan terbaru

• [2024-02-18]-? Menambahkan Kursus Baru: CSCI-GA.3033-102 Topik Khusus-Belajar dengan Bahasa Besar dan Model Visi dalam Multimodal.
• [2024-02-14]-Menambahkan kursus baru: CS11-711 Pemrosesan Bahasa Alami Lanjutan dalam Model Bahasa Besar.
• [2024-02-14]-Menambahkan Seminar Baru: AI-Systems (LLM Edition) 294-162 dalam sistem AI.

? Bagaimana berkontribusi

Kami sangat menyambut kontribusi dari semua orang, apakah Anda telah menemukan kesalahan ketik, bug, memiliki saran, atau ingin berbagi sumber daya yang terkait dengan AIGC. Untuk pedoman terperinci tentang cara berkontribusi, silakan lihat file contributing.md kami.

Isi

• Perkenalan
• Model bahasa besar
  • Teknik yang cepat
  • ? LLM dalam praktik
  • ? Teori LLMS
• ? Lukisan AI
  • ? ‍? Fundamental Seni dan Teknik Lukisan AI
  • ? Prinsip dan aplikasi difusi yang stabil
• ? AIDIO AI
• ? Multimodal
• ? Pembelajaran yang mendalam
• Sistem AI
• ? Aneka ragam
  • Sejarah Bintang
  • ? Tautan Persahabatan

Perkenalan

• AI untuk semua orang - Andrew NG
  • "AI untuk semua orang" adalah panduan pemula untuk memahami aplikasi praktis AI, keterbatasannya, dan dampak sosialnya, ideal bagi para profesional bisnis dan pemimpin.
• AI Praktis untuk Guru dan Siswa - Wharton School
  • Kursus kecelakaan Wharton Interactive menggali mekanika dan dampak LLM, model penyorotan seperti Openai's ChatGPT4, Microsoft's Bing in Creative Mode, dan Google Bard.
• Kecerdasan Buatan untuk Pemula - Microsoft
  • Kurikulum Microsoft selama 12 minggu ini menyelam jauh ke dalam metodologi AI, mencakup AI simbolik ke jaringan saraf, sambil menyoroti kerangka TensorFlow dan Pytorch, namun menghilangkan aplikasi bisnis, pembelajaran mesin klasik, dan topik khusus cloud tertentu.
• Jalur Pembelajaran AI Generatif - Google Cloud
  • Jalur pembelajaran ini menawarkan perjalanan komprehensif dari dasar -dasar model bahasa besar untuk menggunakan solusi AI generatif di Google Cloud.

Model bahasa besar

Teknik yang cepat

• ChatGPT Prompt Engineering untuk Pengembang - DEEPEEDEARNING.AI
  • Ikut diajarkan oleh Openai dan Deeplearning.ai, kursus ini memandu pelajar dalam memanfaatkan model bahasa besar untuk tugas-tugas seperti meringkas dan transformasi teks, dengan pengalaman langsung dalam lingkungan notebook Jupyter.
• Sistem Membangun dengan API ChatGPT - DEEPEEDEARNING.AI
  • Dipimpin oleh para ahli dari openai dan deeplearning.ai, kursus ini mengajarkan alur kerja yang mengotomatisasi menggunakan model bahasa, menciptakan rantai yang cepat, mengintegrasikan ular piton, dan merancang chatbots, di seluruh latihan notebook Jupyter langsung dengan hanya pengetahuan dasar python yang diperlukan.
• Langchain untuk Pengembangan Aplikasi LLM - DEEPEEDEARNING.AI
  • Dipandu oleh pencipta Langchain dan Andrew Ng, kursus ini menyelami teknik LLM canggih seperti operasi rantai dan menggunakan model sebagai agen penalaran, memberdayakan peserta didik untuk membuat aplikasi yang kuat dengan cepat dengan pengetahuan python dasar.
• Langchain: mengobrol dengan data Anda - deeplearning.ai
  • Delve Into Retrieval Augmented Generation dan Chatbot Creation Berdasarkan konten dokumen dengan Langchain, mencakup pemuatan data, pemisahan, embeddings, teknik pengambilan lanjutan, dan pembangunan chatbot interaktif, yang dirancang untuk pengembang yang memahami Python yang ingin memanfaatkan model bahasa besar.
• Teknik Prompt untuk Chatgpt - Universitas Vanderbilt
  • Buka potensi model bahasa besar seperti chatgpt dengan menguasai rekayasa cepat, transisi dari petunjuk dasar ke canggih, memungkinkan beragam aplikasi mulai dari menulis hingga simulasi, cocok untuk siapa saja dengan keterampilan komputer dasar.
• Panduan Teknik Prompt - Dair.ai
  • Panduan ini memperkenalkan rekayasa cepat, disiplin yang mengoptimalkan interaksi dengan model bahasa besar, menawarkan sumber daya, penelitian, dan alat yang luas.
• Belajar meminta
  • Selami panduan yang ramah pemula tentang AI generatif dan rekayasa cepat, menawarkan wawasan dari raksasa industri, dan mengeksplorasi bagaimana alat-alat ini merevolusi pembuatan konten dan masa depan pekerjaan.
• Buku Pegangan AI Langchain - James Briggs dan Francisco Ingham
  • Jelajahi dunia transformatif Langchain, menguasai komponen inti, membuat petunjuk yang efektif, dan memanfaatkan agen AI canggih, ingatan percakapan, dan alat khusus untuk aplikasi mutakhir.

? LLM dalam praktik

• LLM Bootcamp - The Full Stack
  • Delve jauh ke dalam rekayasa cepat, operasi LLM, desain pengalaman pengguna untuk antarmuka bahasa, teknik model bahasa augmented, wawasan LLM dasar, proyek langsung, dan masa depan LLM, dilengkapi dengan pembicaraan ahli dari para pemimpin industri tentang pelatihan dan desain agen.
• Finetuning Model Bahasa Besar - DEEPEEPERNING.AI
  • Pelajari teknik finetuning model bahasa besar (LLM) dengan Sharon Zhou, mendapatkan keahlian dalam persiapan data, pelatihan, dan memperbarui bobot bersih saraf untuk hasil yang lebih baik yang disesuaikan dengan data Anda.
• CS25: Transformers United V3 - Universitas Stanford
  • Kursus ini menggali peran transformatif transformator dalam pembelajaran mendalam, terutama dampaknya pada kemajuan model bahasa seperti ChatGPT dan GPT-4.
• Pelajari dasar -dasar AI generatif untuk aplikasi dunia nyata - AWS x deeplearning.ai
  • Kursus ini, dalam kemitraan dengan AWS, menawarkan wawasan mendalam tentang AI generatif dan model bahasa besar (LLM). Peserta akan mempelajari mekanika, optimasi, dan aplikasi dunia nyata dari LLMS dari para ahli AWS AI. Cocok untuk para profesional di AI dan pembelajaran mesin, dengan sertifikat Coursera setelah selesai. Python dasar dan pengetahuan pembelajaran mesin direkomendasikan.

? Teori LLMS

• CS324 - Kemajuan Model Yayasan - Universitas Stanford
  • CS 324 menggali model pondasi seperti GPT-3 dan Dall-E, yang mencakup prinsip, sistem, etika, dan aplikasi mereka, dan memuncak dalam proyek penelitian langsung atau desain aplikasi.
• CS11-711 Pemrosesan Bahasa Alami Lanjutan - Universitas Carnegie Mellon
  • Kursus NLP canggih CMU mengeksplorasi metode saraf modern untuk memahami dan berinovasi dalam pemrosesan bahasa alami.
• CS 601.471/671 NLP: Model yang Di -swadaya - Universitas Johns Hopkins
  • Kursus ini menawarkan eksplorasi mendalam tentang teknik pembelajaran yang di-swadaya untuk NLP, melatih siswa untuk merancang dan mengimplementasikan model jaringan saraf menggunakan Pytorch, dengan fokus pada berbagai arsitektur model bahasa.
• 11-667: Metode dan aplikasi model bahasa besar - Universitas Carnegie Mellon
  • Kursus pascasarjana ini menawarkan tinjauan komprehensif model bahasa besar (LLM), yang mencakup dasar -dasar, kemampuan yang muncul, aplikasi, teknik penskalaan, masalah penyebaran, dan tantangan di masa depan, melengkapi siswa untuk penelitian dan aplikasi di era AI.
• CS224N: Pemrosesan bahasa alami dengan pembelajaran mendalam - Universitas Stanford
  • Kursus ini memberikan wawasan komprehensif tentang pembelajaran mendalam untuk NLP menggunakan Pytorch, menekankan model saraf ujung ke ujung, menghilangkan kebutuhan akan rekayasa fitur khusus tugas, dan melengkapi siswa dengan keterampilan untuk membuat solusi jaringan saraf mereka sendiri.
• Tinyml dan Efisien Deep Learning Computing - Massachusetts Institute of Technology
  • Kursus ini mengeksplorasi teknik komputasi AI yang efisien untuk pembelajaran yang mendalam pada perangkat terbatas, mencakup kompresi model, pemangkasan, kuantisasi, pencarian arsitektur, pelatihan terdistribusi, dan pembelajaran mesin kuantum, dengan penyebaran langsung model besar seperti Llama 2 pada laptop.
• Pemrosesan Pidato dan Bahasa - Dan Jurafsky dan James H. Martin
  • Ditulis oleh para ahli terkemuka di lapangan, teks otoritatif ini memberikan eksplorasi mendalam dari algoritma dan model matematika untuk pemrosesan bahasa alami modern dan pengenalan suara, dan terus diperbarui untuk mencerminkan kemajuan cepat dalam domain NLP.
• Cos 597G (Musim Gugur 2022): Memahami Model Bahasa Besar - Universitas Princeton
  • Eksplorasi lanjutan ke ranah transformatif LLMS, membahas model canggih, kemampuan mereka yang mendalam, dan tantangan terkait, dengan penekanan pada penelitian mendalam, pertimbangan etis, dan pengalaman proyek langsung, dirancang untuk berpengalaman Siswa berpengalaman dalam pembelajaran mesin dan kerangka kerja NLP yang dalam.

? Lukisan AI

? ‍? Fundamental Seni dan Teknik Lukisan AI

• Seri Kuliah: Topik Menarik Setiap Minggu tentang Dasar -Dasar Seni - Akademi Niji
  • Niji Academy memadukan fundamental seni dengan AI, meningkatkan keterampilan melukis dan mempercepat pembelajaran seni.

? Prinsip dan aplikasi difusi yang stabil

• Bagaimana Model Difusi Bekerja - DEEPEEDEARNING.AI
  • Master generatif AI dalam 'Bagaimana Model Difusi Bekerja', kursus perantara oleh Sharon Zhou, di mana Anda akan membuat model difusi dari awal, diperkaya dengan pengkodean dan laboratorium, ideal untuk mereka yang mahir dalam Python, Tensorflow, atau Pytorch.
• Mengelakkan Kursus Model Difusi Wajah
  • Kursus Face Hugging menawarkan tampilan mendalam ke dalam model difusi, membimbing peserta melalui generasi media, pelatihan langsung, dan kustomisasi menggunakan perpustakaan Diffusers, dengan pemahaman dasar tentang Python dan pembelajaran mendalam yang penting untuk pengalaman terbaik.
• Pembelajaran mendalam praktis untuk coders Bagian 2: Fondasi Pembelajaran Mendalam untuk Difusi yang stabil - FAST.AI
  • Kursus ini menawarkan eksplorasi mendalam dari algoritma difusi yang stabil, mencakup teknik pembelajaran mendalam yang canggih dan proyek langsung menggunakan Pytorch, memberdayakan siswa dengan keahlian dalam model difusi mutakhir.

? AIDIO AI

• Memeluk Kursus Audio Wajah
  • Kursus Audio Face Hugging mengajarkan cara menggunakan Transformers untuk berbagai tugas audio, dari pengenalan ucapan hingga menghasilkan pidato dari teks, menggabungkan teori dengan latihan langsung untuk pelajar yang akrab dengan pembelajaran yang mendalam.
• CS224S: Pemrosesan Bahasa Lisan - Universitas Stanford
  • Kursus mendalam tentang teknologi bahasa lisan, yang mencakup sistem dialog, pembelajaran mendalam dalam pengenalan suara dan sintesis, dengan proyek langsung menggunakan alat modern seperti Pytorch, Alexa Skills Kit, dan PidatoBrain, yang berpuncak pada proyek penelitian yang digerakkan oleh siswa atau proyek desain sistem.

? Multimodal

• CSCI-GA.3033-102 Topik Khusus-Belajar dengan Model Bahasa dan Visi Besar
  • Kursus lulusan tentang dampak model bahasa dan visi yang besar, mencakup AI multimodal dan generatif, dan mempersiapkan siswa untuk penelitian AI.
• Tutorial tentang Pembelajaran Mesin Multimodal (ICML 2023) - Universitas Carnegie Mellon
  • Kursus ini menawarkan tampilan mendalam pada pembelajaran mesin multimodal, menggambar wawasan dari edisi terbaru dari makalah survei dan ajaran akademik CMU, mengatasi tantangan unik dan arah masa depan.
• 11-777: Pembelajaran Mesin Multimodal (Musim Gugur 2022) - Universitas Carnegie Mellon
  • Kursus ini menggali Multimodal Machine Learning (MMML), yang mencakup fondasi matematika, model probabilistik canggih, dan tantangan utama, sambil menyoroti aplikasi dan teknik terbaru seperti transformator multimodal dan model simbolik neuro.
• 11-877: Topik Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin Multimodal (Musim Gugur 2022) - Universitas Carnegie Mellon
  • Kursus ini mengeksplorasi pembelajaran mesin multimodal (MMML), yang mencakup tantangan teknis dan pencapaian terkini. Ini menekankan pemikiran kritis dan tren penelitian di masa depan, dengan pembaruan mingguan, penyelidikan diskusi, dan sorotan penelitian di situs web kursus.

? Pembelajaran yang mendalam

• Jaringan saraf/pembelajaran mendalam - patung
  • Temukan seluk -beluk jaringan saraf dalam daftar putar YouTube yang sangat populer ini, dengan mulus memadukan grafik informatif dengan ajaran ahli, memikat banyak siswa dari dasar -dasar hingga klasifikasi gambar canggih dengan jaringan saraf konvolusional.
• Neural Networks - 3blue1brown
  • 3Blue1Brown mengungkap keajaiban jaringan saraf melalui animasi yang jelas dan penjelasan yang jelas, menyelam jauh ke dalam pengakuan digit yang ditulis tangan, nuansa keturunan gradien, dan kalkulus rumit di balik backpropagation.
• Jaringan Saraf: Nol untuk Pahlawan - Andrej Karpathy
  • Kursus Andrej Karpathy memandu siswa dari backpropagation dasar ke jaringan saraf canggih seperti GPT, menekankan model bahasa sebagai pintu gerbang serbaguna untuk menguasai pembelajaran mendalam, dengan prasyarat dalam pemrograman Python dan matematika dasar.
• Pembelajaran mendalam praktis untuk coders - fast.ai
  • Pembelajaran mendalam praktis untuk Coders 2022 adalah kursus gratis yang menawarkan pengalaman langsung dalam membangun, melatih, dan menggunakan model pembelajaran mendalam di berbagai domain menggunakan alat-alat seperti Pytorch dan Fastai, cocok untuk mereka yang memiliki pengetahuan pengkodean dan tanpa perlu matematika lanjutan.
• Spesialisasi Pembelajaran yang mendalam - Andrew NG
  • Spesialisasi pembelajaran mendalam Andrew Ng adalah program peringkat teratas dan mandiri di Coursera dengan lebih dari 1 juta pelajar, menawarkan modul yang jelas dan teknik praktis di AI, didukung oleh komunitas yang luas dan memecah pembelajaran mesin terbaru menjadi konten yang dapat dimengerti.
• 6.S191: Pengantar pembelajaran mendalam - Institut Teknologi Massachusetts
  • Bootcamp intensif MIT tentang fundamental pembelajaran mendalam, mencakup aplikasi dari visi komputer hingga biologi, dengan praktik tensorflow langsung dan kompetisi proyek yang berpuncak. Kalkulus dasar dan pengetahuan aljabar linier diperlukan; Pengalaman Python bermanfaat.
• CS25: Transformers United V2 - Universitas Stanford
  • Jelajahi kekuatan transformatif transformator dalam pembelajaran mendalam di berbagai domain, dari NLP ke biologi, dalam seminar yang menampilkan kuliah ahli, diskusi terobosan, dan wawasan dari para peneliti terkemuka, yang bertujuan untuk menumbuhkan pemahaman dan inovasi silang-kolaboratif.
• Deep Learning Lecture Series 2020 - DeepMind X University College London
  • DeepMind menyajikan serangkaian 12 kuliah tentang pembelajaran mendalam, menyelam dari topik dasar ke teknik canggih, mencakup bidang-bidang dari pengakuan objek hingga inovasi AI yang bertanggung jawab, semua disampaikan oleh para ahli penelitian terkemuka.
• Seri Kuliah Pembelajaran Penguatan 2021 - DeepMind X University College London
  • DeepMind dan UCL menyajikan serangkaian 13 kuliah yang komprehensif tentang pembelajaran penguatan modern, dari konsep dasar hingga teknik RL yang dalam, yang dipimpin oleh peneliti ahli Hado van Hasselt, Diana Borsa, dan Matteo Hessel.

Sistem AI

• Sistem Pembelajaran Mesin AI-SYS-SP22-University of California, Berkeley
  • Mengawal hubungan simbiotik antara aplikasi AI mutakhir dan sistem yang mendukungnya, mengeksplorasi kemajuan dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan teknik optimasi yang digerakkan AI, melalui kuliah, diskusi, dan proyek langsung kolaboratif.
• Sistem Pembelajaran yang Dalam: Algoritma dan Implementasi - Tianqi Chen, Zico Kolter
  • Jelajahi dasar -dasar sistem pembelajaran yang mendalam dengan membangun perpustakaan yang lengkap, memahami setiap lapisan dari desain model hingga algoritma yang efisien, memanfaatkan Python dan C/C ++.
• CS 329S: Desain Sistem Pembelajaran Mesin - Universitas Stanford
  • Kuasai seluk -beluk sistem pembelajaran mesin yang kuat, dapat diskalakan, dan dapat digunakan, berfokus pada pemangku kepentingan, persyaratan yang berkembang, dan desain sistem holistik, sambil mengatasi masalah kritis seperti privasi, keadilan, dan keamanan.
• AI-Systems (LLM Edition) 294-162-University of California, Berkeley
  • Kursus ini menggali nexus kemajuan perangkat keras/perangkat lunak dan AI generatif, menekankan bagaimana inovasi ini mendorong penskalaan dan kemampuan model AI.
• 15-849: Sistem Pembelajaran Mesin - Universitas Carnegie Mellon
  • Selami arsitektur sistem ML modern, mengungkap perjalanan dari desain model tingkat tinggi ke eksekusi kernel tingkat rendah pada perangkat keras yang heterogen, sambil mengungkap prinsip dan tantangan aplikasi dan platform ML generasi berikutnya.
• Ilmu Komputer 598D - Sistem dan Pembelajaran Mesin - Universitas Princeton
  • Jelajahi sinergi antara sistem dan pembelajaran mesin dengan membedah penelitian terbaru tentang perangkat keras/perangkat lunak ML yang efisien dan menerapkan ML untuk desain sistem, berpuncak pada proyek langsung dan diskusi mendalam untuk mahasiswa pascasarjana.

? Aneka ragam

Sejarah Bintang

? Tautan Persahabatan

• Waytoagi
  • Waytoagi.com adalah pusat sumber daya Cina paling komprehensif untuk AIGC, membimbing pengguna dalam perjalanan belajar yang dioptimalkan untuk memahami dan memanfaatkan kekuatan AI.
• CodeFuse-Chatbot
  • CodeFuse-Chatbot adalah asisten pintar AI open-source yang dirancang untuk mendukung siklus pengembangan perangkat lunak dengan akses percakapan ke alat, pengetahuan, dan integrasi platform.
• Codefuse DevOps Eval
  • DevOps-Eval adalah repositori GitHub yang menawarkan suite khusus untuk mengevaluasi dan meningkatkan model pondasi di sektor DevOps, termasuk serangkaian latihan AIOPS yang kaya.