Quando si tratta di corsi che possono realmente aggiungere valore alla tua carriera, il primo e più affidabile nome che viene in mente è Andrew Ng, fondatore e CEO di DeepLearning.AI. I suoi corsi sono completi e coprono una vasta gamma di argomenti nell’ambito dell’IA generativa, inclusi modelli di diffusione, reti generative avversarie (GAN) e codificatori automatici variazionali (VAE). Ciò che rende questi corsi speciali è la collaborazione di Ng con giganti del settore come AWS e OpenAI, il che rafforza ulteriormente la loro credibilità.
Incredibilmente, questi corsi sono disponibili gratuitamente e possono essere completati in una o due ore, rendendoli facilmente accessibili ed efficienti in termini di tempo. Comprendendo l’importanza dell’IA generativa in questo momento, abbiamo selezionato attentamente sette corsi forniti da Ng in questo campo.
- IA generativa con modelli di linguaggio di grandi dimensioni: iscriviti a questo corso per ottenere una comprensione approfondita del ciclo di vita dell’IA generativa utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni e l’architettura del trasformatore sottostante. Imparerai a utilizzare in modo efficace questi modelli per compiti diversi, a selezionare il modello appropriato e a utilizzare tecniche di addestramento adeguate. Gli istruttori includono Andrew Ng, Antje Barth (principale sostenitore degli sviluppatori presso AWS), Chris Fregly (principale architetto delle soluzioni presso AWS), Shelbee Eigenbrode (principale architetto delle soluzioni presso AWS) e Mike Chambers (sostenitore degli sviluppatori presso AWS).
- LangChain: chatta con i tuoi dati!: Questo nuovo corso di Ng, tenuto da Harrison Chase, co-fondatore e CEO di LangChain, si concentra sulla Generazione Arricchita tramite Recupero (RAG) e sulla costruzione avanzata di chatbot. Gli argomenti trattati includono il caricamento dei documenti, la divisione, gli archivi vettoriali, le tecniche di recupero, la risposta alle domande e lo sviluppo di chatbot. Gli sviluppatori Python che vogliono sfruttare queste tecnologie troveranno questo corso estremamente utile.
- LangChain per lo sviluppo di applicazioni LLM: Questo è un altro corso con Chase che ti insegnerà come applicare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) ai dati, creare assistenti e chatbot personalizzati e utilizzare agenti, chiamate concatenate e memorie per sfruttare appieno l’LLM. Il corso copre modelli, prompt, parser, implementazione della memoria, creazione di catene e l’utilizzo dell’LLM per rispondere a domande sui documenti. Esplorerai anche come utilizzare l’LLM come agente di ragionamento. Si tratta di un programma di un’ora adatto ai principianti che richiede una conoscenza di base di Python.
- Come funzionano i modelli di diffusione: Questo corso di livello intermedio, tenuto da Sharon Zhou, CEO e co-fondatrice di Lamini, esplora come costruire e ottimizzare i modelli di diffusione. Imparerai il processo di diffusione, come costruire reti neurali per la previsione del rumore e come migliorare la generazione di immagini con informazioni contestuali. Acquisirai anche competenze pratiche di codifica ed esperienza pratica nella creazione di modelli di diffusione personalizzati. Alla fine del corso, avrai una solida base sui modelli di diffusione e sarai in grado di esplorarli per le tue applicazioni. Si consiglia di avere una conoscenza preliminare di Python, TensorFlow o PyTorch.
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers: DeepLearning.AI ha collaborato con il leader dell’IA generativa OpenAI per questo corso, in cui Isabella Fulford, membro dello staff tecnico di OpenAI, ti illustrerà come utilizzare in modo efficace i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per creare potenti applicazioni. Il corso copre l’ingegneria rapida, l’utilizzo dell’API LLM per il riepilogo, l’inferenza, la trasformazione del testo e l’espansione. Si pone l’accento sulla creazione di prompt di successo, lo sviluppo sistematico di prompt e la creazione di chatbot personalizzati.
- Costruire sistemi con l’API ChatGPT: Sempre in collaborazione con OpenAI e co-tenuto da Fulford e Ng, questo programma insegna l’automazione di workflow complessi utilizzando chiamate sequenziali a un potente modello linguistico. Gli argomenti trattati includono prompt interattivi, utilizzo del codice Python e sviluppo di chatbot per il servizio clienti. Le applicazioni pratiche includono la classificazione delle query, la valutazione della sicurezza e il ragionamento in più fasi. Il corso offre esempi pratici, notebook Jupyter e segue le migliori pratiche per massimizzare in modo responsabile le prestazioni del modello LLM. È adatto a coloro che hanno una conoscenza di base di Python e agli ingegneri ML che cercano competenze ingegneristiche rapide per l’LLM.
- Specializzazione in matematica per l’apprendimento automatico e la scienza dei dati: Prima ancora che l’IA generativa diventasse un argomento di tendenza e prima di comprenderne l’importanza della matematica in questo campo, Ng ha introdotto questa specializzazione per offrire alle persone una comprensione intuitiva dei concetti matematici più cruciali per l’IA, come l’algebra lineare, il calcolo e la probabilità. Guidato da Luis Serrano e co-creato da Ng insieme ad Anshuman Singh, Magdalena Bouza ed Elena Sanina.
Oltre a questi corsi brevi, Ng offre anche corsi specializzati su argomenti più specifici, come l’intelligenza artificiale per la medicina, le pratiche TensorFlow, l’intelligenza artificiale etica e molti altri.