Дорожная карта новичка для изучения генеративного ИИ в 2024 году
1. Пользователь
Чтобы начать обучение генеративному ИИ как пользователю, выполните эти шаги:
- Зарегистрируйтесь и создайте учетную запись на любых генеративных инструментах искусственного интеллекта (например, Chatgpt, Bard, Midjourney, Dalle 2, стабильная диффузия).
- Получите практическое опыт работы с этими инструментами.
- Понять возможности и функции генеративных инструментов ИИ.
- Экспериментируйте с инструментами, чтобы исследовать их плюсы и минусы.
2. Супер пользователь
После знакомства с генеративными инструментами искусственного интеллекта, улучшите свои знания как суперпользователя:
- Узнайте о быстрой инженерии.
- Изучите эффективные подсказки для генеративных инструментов ИИ.
- Понять лучшие практики для написания подсказок.
3. Разработчик
Для разработчиков дорожная карта включает в себя:
Предварительные условия
Прежде чем погрузиться в генеративную разработку ИИ, убедитесь, что у вас есть хорошее понимание:
- Концепции вероятности и статистики.
- Линейные концепции алгебры.
- Концепции исчисления.
- Языки программирования, такие как Python/r.
Машинное обучение
- Удобно с контролируемыми и неконтролируемыми алгоритмами обучения.
- Создайте модели машинного обучения на табличных наборах данных.
Глубокое обучение
- Понять архитектуры глубокого обучения (MLP, RNNS, LSTMS, GRUS, CNNS).
- Практический опыт работы с рамками глубокого обучения (Keras, Tensorflow, Pytorch или Fastai).
- Обучайте модели глубокого обучения, включая MLP, RNNS, CNNS.
Генеративные модели для НЛП и компьютерного зрения
Выберите свой путь:
3.3.1 Генеративные модели для NLP
- Master Largy Language Models (LLMS), такие как трансформаторы, Bert, GPT 3.5, Palm 2.
- Используйте LLMS для нижестоящих задач и создания.
- Исследуйте такие модели, как Chatgpt и Bard.
3.3.2 Генеративные модели для компьютерного зрения
- Узнайте о диффузионных моделях.
- Понятные стабильные диффузионные модели.
- Исследуйте такие модели, как Mid Journe, Dalle 2.
4. Исследователь
Для начинающих исследователей в генеративном ИИ:
НЛП -исследователь
- Реализуйте модели внимания, внимание KQV, нормализация слоя, позиционное кодирование.
- Создайте свою собственную архитектуру GPT.
- Узнайте алгоритмы обучения подкрепления и PPO.
- Реализовать RLHF.
- Создайте Chatgpt с нуля.
- Оставайтесь в курсе текущих тенденций в генеративном ИИ для NLP.
Исследователь компьютерного зрения
- Постройте диффузионные модели с нуля.
- Реализовать стабильную диффузию.
- Оставайтесь в курсе текущих тенденций в генеративном ИИ для компьютерного зрения.
Эта дорожная карта является руководством, которое поможет вам перейти от пользователя к исследователю в генеративном ИИ. Настройте свой путь обучения на основе ваших интересов и целей.
