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生成式人工智能简介
- 1
课程结构
- 2
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能的构建模块
- 1
文本预处理要点
- 2
自然语言处理的兴起
- 3
向量化语言
- 4
使用神经元构建上下文
- 5
使用序列模型重建上下文
- 6
使用编码器-解码器学习短语表示
- 7
生成式人工智能的兴起
- 8
注意力机制就是全部所需
- 9
用于语言理解的双向Transformer
- 10
通过生成式预训练提升语言理解能力
- 11
评估大语言模型
与生成式人工智能的智能交互
- 1
与AI沟通
- 2
在人工智能中连接静态知识与动态上下文
- 3
自主人工智能代理
基础模型
- 1
什么是基础模型?
- 2
模型是如何学习的?
- 3
预训练范式
- 4
训练后处理、微调与适配
- 5
模型部署的优化
- 6
大语言模型:规模化的语言处理
- 7
理解视觉模型:人工智能如何学会“看”
- 8
AI图像生成:深入探索扩散模型
- 9
音频生成
- 10
生成式人工智能中的多模态模型
实际应用与案例研究
- 1
将基础概念应用于实际系统
- 2
文本到文本生成系统
- 3
文本到图像生成系统
- 4
文本转语音生成系统
- 5
文生视频生成系统
生成式AI的未来与总结
- 1
生成式AI的未来:趋势与挑战
- 2
前进之路
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Course Author:Anonymous User