初学者生成性AI视频课程

在科技发展的浪潮中，生成性人工智能（Generative AI）正迅速崛起，成为我们生活中不可或缺的一部分。这种技术不仅改变了我们如何创造内容，而且也重新定义了各行各业的运作方式。从艺术和音乐到医疗和金融，生成性AI的影响无可否认。本文将为绝对初学者提供一个关于生成性AI的全面且易于理解的指南，帮助大家理解这一革命性技术的核心概念以及其在各个领域的应用。

视频课程概述

本课程《生成性AI：针对绝对初学者》采用MP4格式，画质为1920×1080，音频以AAC格式呈现，总时长为3小时42分钟。课程旨在以简单、有趣的方式让学习者掌握人工智能（AI）、机器学习（ML）和生成性AI的基本概念。

你将学到的内容：

1. 人工智能、机器学习与深度学习
   理解这三者之间的关系及其各自的应用。
2. 机器学习的基础
   学习常见的机器学习任务，以及如何在这些任务中应用机器学习技术。
3. 训练阶段与训练模型
   理解模型训练的流程以及模型的特征。
4. 监督学习、无监督学习与半监督学习
   了解不同学习模式及其适用场景。
5. 人工神经网络
   探索神经网络的基本结构和功能。
6. 深度学习架构
   介绍当前流行的深度学习架构及其应用。
7. 大语言模型
   讲解大语言模型的原理以及在自然语言处理中的重要性。
8. 上下文提示、RAG与微调
   学习如何通过上下文提示优化生成性AI的输出。
9. 基础模型
   了解基础模型的概念和作用。
10. 提示、标记与上下文窗口
    探索提示工程的技巧和应用。
11. 预训练与微调
    理解模型的预训练过程以及后续的微调方法。
12. 生成性AI的主要挑战与限制
    讨论生成性AI在应用过程中可能遇到的挑战。
13. 文本、图像、视频与音频模型
    探索不同类型的生成模型及其具体应用。
14. 生成性AI的关键用例
    通过案例分析，理解生成性AI在各行业的潜在应用。

学习要求

参加本课程不需要任何特定的背景，旨在帮助所有对生成性AI感兴趣的人，包括学生、技术爱好者、商业领袖或任何好奇的学习者。

揭开复杂的面纱

在这门课程中，我们将复杂的AI概念分解成易于理解的知识点。课程内容将包含大量实际示例和图解，以确保学习者能够准确掌握每一个知识点。无论您是初学者还是有一定基础的学习者，都能在这里找到适合自己的学习内容。

打造坚实的基础

生成性AI是一个快速发展的领域，其潜力无穷。透过这门课程，学习者将获得充分的理论知识，以应对AI驱动的未来。我们将深入探讨AI的生态系统，学习机器学习的基本构建模块，了解生成性AI是如何运作的，以及其在不同领域的实际应用和市场案例。此外，我们还将探讨利用前沿技术所面临的局限性、挑战以及伦理考量。

加入生成性AI的革命

准备好展开这段转变之旅了吗？让我们一起探索生成性AI的精彩世界。通过参与这门课程，您将不仅仅是一个观察者，而是一个直接参与这个技术革命的学习者。无论您未来想要从事什么行业，掌握生成性AI的知识都将为您开辟崭新的可能性。

生成性AI的未来已然到来，拥抱这一新技术，将为您打开无数机会的大门。通过这门课程，您将获得知识、技能和理解，为在这一领域的探索打下坚实的基础。无论你是想要创新的艺术家、技术工作者还是商业领袖，生成性AI都将赋予您超越传统的能力。因此，别犹豫，加入这个激动人心的学习旅程，从而成为生成性AI革命的一部分！

课程目录：
第1节：入门
第1讲欢迎！
第二讲有什么问题吗？
第2节：让我们构建AI谜题
第3讲引言
第4讲人工智能（AI）
第5讲机器学习（ML）
第6讲深度学习（DL）
第7讲生成型人工智能（Gen AI）
第8讲总结
第3节：机器学习软入门
第9讲引言
第10讲ML盒（I/O）
第11讲典型机器学习任务
第12讲培训阶段
第13讲Y=F（X）——天哪！
第14讲数据类型
第15讲特点
第16讲请联系导师！
第17讲总结
第4节：生成式人工智能背后的魔力
第18讲引言
第19讲人工神经网络
第20讲深度学习架构
第21讲基础模型
第22讲大型语言模型（LLMs）
第23讲模型类型
第24讲提示和令牌
第25讲总令牌和上下文窗口
第26讲下一个代币请！
第27讲自我监督学习
第28讲改进和适应法学硕士
第29讲总结
第5节：主要挑战和限制
第30讲引言
第31讲快速敏感性
第32讲知识切断
第33课这不是确定性的
第34讲结构化数据
第35讲幻觉
第36讲缺乏常识
第37讲偏见与公平
第38讲数据隐私、安全和滥用
第39讲总结
第6节：释放生成型人工智能的力量
第40讲引言
第41讲文本图像视频音频生成
第42讲基于Web与基于应用程序（API）
第43讲用例——头脑风暴助手
第44讲用例——总结
第45讲用例——文本增强
第46讲用例——代码生成
第47讲用例——内容作为框架
第48讲用例——按需图像
第49讲用例——增强基于人工智能的应用程序
第50讲提示的最佳实践
第51讲总结
第7节：课程总结
第52讲让我们回顾一下
第53课谢谢！