Awesome AIGC Tutorials

Потрясающие учебники AIGC

Английский | 中文版

Удивительные учебные пособия AIGC содержат кураторскую коллекцию учебных пособий и ресурсов, охватывающих большие языковые модели, живопись ИИ и связанные с ними поля. Откройте для себя углубленные идеи и знания, которые обслуживают как начинающих, так и для продвинутых энтузиастов ИИ.

? Последние обновления

• [2024-02-18]-? Добавлен новый курс: CSCI-GA.3033-102 Специальная тема-обучение с большими языками и моделями зрения в мультимодале.
• [2024-02-14]-Добавлен новый курс: CS11-711 Advanced Natural Language обработка в моделях крупных языков.
• [2024-02-14]-Добавлен новый семинар: AI-Systems (LLM Edition) 294-162 в системе ИИ.

? Как внести свой вклад

Мы тепло приветствуем взносы от всех, независимо от того, нашли ли вы опечатку, ошибку, имели предложение или хотите поделиться ресурсом, связанным с AIGC. Для получения подробных рекомендаций о том, как внести свой вклад, см. В нашем файле ancom.md.

Содержание

• Введение
• Большие языковые модели
  • Оперативная инженерия
  • ? LLM на практике
  • ? Теория LLMS
• ? ИИ живопись
  • ? ‍? Основы искусства и техники живописи ИИ
  • ? Стабильные принципы диффузии и приложения
• ? AI Audio
• ? Мультимодальный
• ? Глубокое обучение
• Система ИИ
• ? Разнообразный
  • Звездная история
  • ? Дружеские ссылки

Введение

• ИИ для всех - Эндрю Нг
  • «ИИ для всех» - это руководство для начинающих по пониманию практических применений ИИ, его ограничений и его социального воздействия, идеально подходящего как для профессионалов бизнеса, так и для лидеров.
• Практический ИИ для учителей и учеников - школа Wharton
  • Курс Crash Interactive Wharton Interactive углубляется в механику и воздействие LLMS, прожекторы моделей, таких как CHATGPT4 OpenAI, Microsoft Bing в Creative Mode и Bard's Bard.
• Искусственный интеллект для начинающих - Microsoft
  • Эта 12-недельная учебная программа Microsoft погружается глубоко в методологии AI, охватывая символический ИИ для нейронных сетей, выделяя при этом фреймворки Tensorflow и Pytorch, но в то же время опускается бизнес-приложения, классическое машинное обучение и некоторые конкретные облачные темы.
• Генеративный путь обучения ИИ - Google Cloud
  • Этот путь обучения предлагает всеобъемлющее путешествие от основных языковых моделей для развертывания генеративных решений для ИИ в Google Cloud.

Большие языковые модели

Оперативная инженерия

• CHATGPT QUANT ENGINEERING для разработчиков - DeepLearning.ai
  • Этот курс, обученный Openai и Deeplearning.ai, направляет учащихся в использовании больших языковых моделей для таких задач, как суммирование и трансформация текста, с практическим опытом в ноутбуке Jupyter.
• Строительные системы с API ChatGPT - DeepLearning.ai
  • Этот курс, возглавляемый экспертами из Openai и Deeplearning.ai, обучает автоматизации рабочих процессов, используя языковые модели, создавая быстрые цепочки, интегрируя Python и проектирование чат-ботов на протяжении практических упражнений на ноутбуке Jupyter с необходимыми только базовыми знаниями Python.
• Langchain для LLM Development - DeepLearning.ai
  • Под руководством создателя Langchain и Andrew NG, этот курс погружается в передовые методы LLM, такие как цепольные операции и использование моделей в качестве агентов по рассуждениям, что позволяет учащимся быстро создавать надежные приложения со основополагающими знаниями на питоне.
• Langchain: Общайтесь с вашими данными - Deeplearning.ai
  • Вернув в поиск дополненного генерации и создания чат-ботов на основе содержания документов с Langchain, охватывающим загрузку данных, расщепление, встраивание, расширенные методы поиска и интерактивное строительство чат-ботов, предназначенное для разработчиков, разбирающихся в питоне.
• Обратная техническая инженерия для CHATGPT - Университет Вандербильта
  • Разблокируйте потенциал крупных языковых моделей, таких как CHATGPT, освоив оперативную технику, переход от базовых на сложные подсказки, обеспечивая различные приложения, от написания до симуляции, подходящих для всех с базовыми навыками компьютера.
• Руководство
  • Это руководство представляет ряд инженеров, дисциплину, которая оптимизирует взаимодействие с крупными языковыми моделями, предлагая обширные ресурсы, исследования и инструменты.
• Учитесь подсказкой
  • Погрузитесь в руководство для начинающих по генеративному ИИ и быстрому инженерии, предлагая информацию от промышленных гигантов и изучить, как эти инструменты революционизируют создание контента и будущее работы.
• Справочник Langchain AI - Джеймс Бриггс и Франциско Ингхэм
  • Исследуйте преобразующий мир Лэнгхейна, освоив основные компоненты, создавая эффективные подсказки и используйте передовые агенты ИИ, разговорные воспоминания и пользовательские инструменты для передовых приложений.

? LLM на практике

• LLM Bootcamp - полный стек
  • Delve Deep Into Homper Engineering, LLM Operations, Design пользовательского опыта для языковых интерфейсов, методы модели с дополненным языком, основополагающие знания LLM, практические проекты и будущее LLMS, дополненные экспертными переговорами от лидеров отрасли по обучению и дизайну агентов.
• Создание больших языковых моделей - DeepLearning.ai
  • Изучите методы создания больших языковых моделей (LLMS) с Шарон Чжоу, получая опыт в подготовке данных, обучении и обновлении весов нейронных чистых чисел для улучшенных результатов, адаптированных для ваших данных.
• CS25: Transformers United V3 - Стэнфордский университет
  • Этот курс углубляется преобразующая роль трансформаторов в глубоком обучении, особенно их влияние на развитие языковых моделей, таких как CHATGPT и GPT-4.
• Узнайте основы генеративного ИИ для реальных приложений - AWS X Deeplearning.ai
  • Этот курс, в партнерстве с AWS, предлагает глубокое понимание генеративных ИИ и крупных языковых моделей (LLMS). Участники изучат механику, оптимизацию и реальные приложения LLMS от экспертов AWS AI. Подходит для профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, с сертификатом Coursera после завершения. Рекомендуется базовые знания питона и машинного обучения.

? Теория LLMS

• CS324 - Достижения в области моделей фонда - Стэнфордский университет
  • CS 324 углубляется в фонд, такие как GPT-3 и Dall-E, охватывая их принципы, системы, этику и применение, и завершается практическим исследовательским проектом или дизайном приложений.
• CS11-711 Advanced Natural Language Обработка - Университет Карнеги -Меллона
  • Расширенный курс CMU NLP исследует современные нейронные методы для понимания и инновации в обработке естественного языка.
• CS 601.471/671 NLP: самоотверженные модели - Университет Джона Хопкинса
  • Этот курс предлагает углубленное исследование самоотверженных методов обучения для НЛП, обучать студентов для разработки и внедрения моделей нейронной сети с использованием Pytorch с акцентом на различные языковые архитектуры модели.
• 11-667: Методы и приложения для моделей крупных языков - Университет Карнеги -Меллона
  • Этот курс выпускника предлагает комплексный обзор моделей крупных языков (LLMS), охватывающие основы, возникающие возможности, приложения, методы масштабирования, проблемы развертывания и будущие проблемы, оснащение студентов для исследований и приложений в эпоху ИИ.
• CS224N: обработка естественного языка с глубоким обучением - Стэнфордский университет
  • Этот курс дает полную информацию о глубоком обучении NLP с использованием Pytorch, подчеркивая сквозные нейронные модели, устраняя необходимость в разработке функций, специфичной для задачи, и оснащению студентов навыками для создания собственных решений для нейронных сети.
• Tinyml и эффективные вычисления глубокого обучения - Технологический институт штата Массачусетс
  • Этот курс исследует эффективные методы вычислений искусственного интеллекта для глубокого обучения на ограниченных устройствах, покрытие сжатия модели, обрезки, квантования, поиска архитектуры, распределенного обучения и квантового машинного обучения, с практическим развертыванием крупных моделей, таких как Llama 2 на ноутбуках.
• Обработка речи и языка - Дэн Джуруфски и Джеймс Х. Мартин
  • Этот авторитетный текст, написанный ведущими экспертами в этой области, обеспечивает углубленное исследование алгоритмов и математических моделей для современной обработки естественного языка и распознавания речи, и постоянно обновляется, чтобы отразить быстрые достижения в домене НЛП.
• COS 597G (осень 2022 г.): Понимание моделей крупных языков - Принстонский университет
  • Усовершенствованное исследование преобразующей сферы LLM, обсуждающих современные модели, их глубокие возможности и связанные с ними проблемы, с акцентом на углубленные исследования, этические соображения и практический опыт проекта, адаптированный для опытных Студенты разбирались в машинном обучении и глубоких фреймворках NLP.

? ИИ живопись

? ‍? Основы искусства и техники живописи ИИ

• Серия лекций: интересная тема каждую неделю в основе искусства - Академия Ниджи
  • Академия Niji сочетает в себе основы искусства с ИИ, повышает навыки живописи и ускоряя обучение искусству.

? Стабильные принципы диффузии и приложения

• Как работают диффузионные модели - Deeplearning.ai
  • Master Generative AI в «Как работают диффузионные модели», промежуточный курс Шарон Чжоу, где вы выработаете модели диффузии с нуля, обогащенный практическим кодированием и лабораториями, идеально подходящие для тех, кто опытен в Python, TensorFlow или Pytorch.
• Обнимание курса моделей диффузии лица
  • Курс обнимающего лица предлагает углубленный взгляд на диффузионные модели, направляя участников посредством генерации средств массовой информации, практического обучения и настройки с использованием библиотеки диффузоров, с основополагающим пониманием Python и глубокого обучения, необходимых для наилучшего опыта.
• Практическое глубокое обучение для кодировщиков, часть 2: основы глубокого обучения стабильной диффузии - Fast.ai
  • Этот курс предлагает углубленное исследование стабильных алгоритмов диффузии, охватывающих расширенные методы глубокого обучения и практические проекты с использованием Pytorch, предоставляя студентам опыт работы в передовых моделях диффузии.

? AI Audio

• Объятие аудио -курса
  • Аудио-курс объятия учит, как использовать трансформаторы для различных аудиозабов, от распознавания речи до генерирования речи из текста, объединяя теорию с практическими упражнениями для учащихся, знакомых с глубоким обучением.
• CS224S: обработка разговорного языка - Стэнфордский университет
  • Поглощающий курс по технологии разговорного языка, охватывающий диалоговые системы, глубокое обучение в распознавании речи и синтез, с практическими проектами, использующими современные инструменты, такие как Pytorch, Alexa Skills Kit и Speechbrain, кульминацией которых является исследования исследований или проектирования систем.

? Мультимодальный

• CSCI-GA.3033-102 Специальная тема-обучение с большим языком и моделями зрения
  • Выпускник курса о влиянии больших моделей языка и зрения, охвата мультимодального и генеративного ИИ и подготовки студентов к исследованиям искусственного интеллекта.
• Учебник по мультимодальному машинному обучению (ICML 2023) - Университет Карнеги -Меллона
  • Этот курс предлагает углубленный взгляд на мультимодальное машинное обучение, получая информацию о последнем издании документа для опроса и академических учения CMU, решая его уникальные проблемы и будущие направления.
• 11-777: Мультимодальное машинное обучение (осень 2022 г.) - Университет Карнеги -Меллона
  • Этот курс углубляется в мультимодальное машинное обучение (MMML), охватывая его математические основы, современные вероятностные модели и ключевые проблемы, при этом подчеркивая недавние приложения и методы, такие как мультимодальные трансформаторы и нейро-символические модели.
• 11-877: продвинутые темы в мультимодальном машинном обучении (осень 2022) - Университет Карнеги -Меллона
  • Этот курс исследует мультимодальное машинное обучение (MMML), охватывая технические проблемы и последние достижения. Он подчеркивает критическое мышление и будущие тенденции исследований, с еженедельными обновлениями, обсуждением и исследованиями на веб -сайте курса.

? Глубокое обучение

• Нейронные сети/глубокое обучение - StatQuest
  • Откройте для себя тонкости нейронных сетей в этом очень популярном плейлисте YouTube, беспрепятственно смешивая информативную графику с экспертными учениями, очаровав бесчисленные студенты от оснований до расширенной классификации изображений с сверточными нейронными сетями.
• Нейронные сети - 3blue1brown
  • 3blue1brown раскрывает магию нейронных сетей посредством ярких анимаций и четких объяснений, погружаясь глубоко в распознавание рукописных цифр, нюансы градиентного происхождения и сложный вычисление, стоящее за обратным процессом.
• Нейронные сети: ноль для героя - Андрей Карпати
  • Курс Андрея Карпати направляет студентов от основополагающих обработчиков к передовым нейронным сетям, таким как GPT, подчеркивая языковые модели как универсальный шлюз для овладения глубоким обучением, с предпосылками в программировании Python и базовой математике.
• Практическое глубокое обучение для кодировщиков - Fast.ai
  • Практическое глубокое обучение для Coders 2022-это бесплатный курс, предлагающий практический опыт построения, обучения и развертывания моделей глубокого обучения в различных областях с использованием таких инструментов, как Pytorch и Fastai, подходящие для тех, кто имеет знания кодирования и без необходимости продвинутой математики.
• Специализация глубокого обучения - Эндрю Нг
  • Специализация глубокого обучения Эндрю Нг-это самостоятельная программа для самостоятельной работы на Coursera с более чем 1 миллионами учеников, предлагающая четкие модули и практические методы в ИИ, поддерживаемая обширным сообществом и разбивая новейшие в области машинного обучения на понятное содержание.
• 6.S191: Введение в глубокое обучение - Технологический институт штата Массачусетс
  • Интенсивный Bootcamp MIT на основе глубокого обучения, охватывающие приложения от компьютерного видения до биологии, с практической практикой Tensorflow и кульминационным конкурентом проектов. Требуются базовые знания по исчислению и линейной алгебре; Python Experience полезен.
• CS25: Transformers United V2 - Стэнфордский университет
  • Исследуйте преобразующую силу трансформеров в глубоком обучении в разных областях, от НЛП до биологии, на семинаре с участием экспертных лекций, прорывных дискуссий и понимания ведущих исследователей, стремящихся способствовать пониманию и межколлабативным инновациям.
• Серия лекций глубокого обучения 2020 - DeepMind X University College London
  • DeepMind представляет серию на 12-летнюю серию о глубоком обучении, погружении от основополагающих тем до передовых методов, охватывающих области, от распознавания объектов до ответственных инноваций в области искусственного интеллекта, которые предоставляются ведущими экспертами по исследованиям.
• Армирующее обучение серия лекций 2021 - Deepmind X University College London
  • DeepMind и UCL представляют комплексную серию из 13-летий о современном обучении подкрепления, от основополагающих концепций до продвинутых методов глубоких RL, во главе с экспертными исследователями Хадо Ван Хассельтом, Дианой Борсой и Маттео Хесселем.

Система ИИ

• AI-S-SP22 Системы машинного обучения-Университет Калифорнии, Беркли
  • Заведите симбиотическую взаимосвязь между передовыми приложениями искусственного интеллекта и системами, поддерживающими их, изучение достижений в области аппаратного, программного обеспечения и методов оптимизации, управляемых искусственным интеллектом, с помощью лекций, дискуссий и совместных практических проектов.
• Системы глубокого обучения: алгоритмы и реализация - Tianqi Chen, Zico Kolter
  • Изучите основы систем глубокого обучения, построив полную библиотеку, понимая каждый слой от дизайна модели до эффективных алгоритмов, используя Python и C/C ++.
• CS 329S: Дизайн систем машинного обучения - Стэнфордский университет
  • Осредственно освоить тонкости проектирования надежных, масштабируемых и развертываемых систем машинного обучения, сосредоточив внимание на заинтересованных сторонах, развивающихся требованиях и целостном проектировании системы, одновременно решая такие критические вопросы, как конфиденциальность, справедливость и безопасность.
• AI-Systems (LLM Edition) 294-162-Университет Калифорнии, Беркли
  • Этот курс углубляется в связи с аппаратным/программным обеспечением и генеративным ИИ, подчеркивая, как эти инновации способствуют масштабированию и возможностям моделей ИИ.
• 15-849: Системы машинного обучения - Университет Карнеги -Меллона
  • Погрузитесь в архитектуру современных систем ML, раскрывая путешествие от конструкции модели высокого уровня до выполнения ядра низкого уровня на гетерогенном оборудовании, одновременно раскрывая принципы и проблемы приложений и платформ ML следующего поколения.
• Компьютерная наука 598D - Системы и машинное обучение - Принстонский университет
  • Исследуйте синергию между системами и машинным обучением, рассеивая недавние исследования эффективного оборудования/программного обеспечения ML и применения ML для проектирования системы, кульминацией которых стало практические проекты и глубокие дискуссии для аспирантов.

? Разнообразный

Звездная история

? Дружеские ссылки

• Уэйтоги
  • Waytoagi.com - самый полный китайский ресурсный центр для AIGC, направляющий пользователей в оптимизированном учебном путешествии, чтобы понять и использовать силу ИИ.
• Codefuse-Chatbot
  • CodeFuse-Chatbot-это интеллектуальный помощник с открытым исходным искусством, разработанный для поддержки жизненного цикла разработки программного обеспечения с помощью разговорного доступа к инструментам, знаниям и интеграции платформы.
• CodeFuse DevOps Eval
  • Devops-Eval-это репозиторий GitHub, предлагающий специализированный набор для оценки и улучшения моделей фундамента в секторе DevOps, включая богатый набор упражнений AIOPS.