Impara l’AI Generativa con Google

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L’ecosistema di Intelligenza Artificiale (AI) si è evoluto rapidamente negli ultimi cinque anni, con l’Intelligenza Artificiale Generativa (GAI) che guida questa evoluzione. Infatti, il mercato di GAI è previsto raggiungere i 36 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai 3,7 miliardi di dollari del 2023.

Oggi, la GAI sta influenzando molte industrie, come la sanità, il marketing, la moda e l’intrattenimento, perché i generatori AI come i generatori di immagini AI e i generatori di video AI ci hanno mostrato il potenziale di sostituire le attività umane manuali. Tuttavia, avanzare in questo campo richiede competenze specializzate di AI.

Quindi, per rendere più facile l’apprendimento per gli appassionati di AI, Google ha lanciato 10 corsi gratuiti per la GAI. Prima di discuterne, vediamo brevemente cos’è la GAI.

Cos’è la Generative AI e perché è importante imparare la Generative AI?

La Generative AI è un campo specializzato di AI che si concentra sulla costruzione di modelli in grado di generare nuovi contenuti realistici, come immagini, testi, audio o video, utilizzando campioni di dati esistenti.

Ad esempio, modelli come ChatGPT e DALL-E sono esempi notevoli di Generative AI poiché stiamo ora osservando le loro applicazioni nel mondo reale. ChatGPT è integrato nel motore di ricerca di Bing, mentre il browser Edge ora incorpora DALL-E.

Con l’evoluzione della Generative AI, rimanere aggiornati su questa tecnologia è diventato cruciale per diverse ragioni:

  • Garantisce la produttività aziendale, l’efficienza dei costi e l’aumento dell’efficienza.
  • Stimola l’esperimento e la creatività.
  • Supporta la collaborazione umano-AI e potenzia le capacità umane.
  • Permette strategie innovative di risoluzione dei problemi.

Ora, vediamo come Google sta aiutando gli studenti a studiare la Generative AI.

Percorso di Apprendimento Generative AI di 10 Corsi di Google

1. Introduzione alla Generative AI

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 45 minuti

Prerequisiti: No

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa, come funziona, quali sono le sue applicazioni e in che modo si differenzia dalle tecniche standard di machine learning (ML).
  • Copre gli strumenti di Google per la creazione delle proprie applicazioni di AI generativa.
  • Imparerai anche i tipi di modelli di AI generativa: unimodali o multimodali, in questo corso. I sistemi unimodali prendono solo un tipo di input, mentre i sistemi multimodali possono prendere più di un tipo di input.

2. Introduzione ai Modelli di Linguaggio di Ampia Dimensione

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 45 minuti

Prerequisiti: No

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Questo corso esplora i Modelli di Linguaggio di Ampia Dimensione (LLM) – modelli di AI addestrati su grandi quantità di dati testuali. “Google’s Bard AI” è un ottimo esempio di un LLM che rende possibile un’interazione avanzata tra uomo e macchina.
  • Capire come i LLM sono utilizzati per l’analisi del sentiment.
  • Impara il tuning dei prompt, attraverso il quale i prompt dati a un modello di linguaggio vengono raffinati per ottenere l’output desiderato.
  • Coprire gli strumenti che Google fornisce per lo sviluppo di Gen AI.

3. Introduzione all’AI Responsabile

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo)

Prerequisiti: No

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Cosa è l’Intelligenza Artificiale Responsabile? Perché è importante e come Google implementa questa tecnologia nei suoi prodotti.
  • Un’introduzione ai 7 principi dell’Intelligenza Artificiale Responsabile di Google.

4. Fondamenti dell’IA Generativa

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz / laboratorio nel tuo tempo libero)

Prerequisiti: Nessuno

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Contiene tutti i contenuti dei tre corsi precedenti.
  • Include un quiz finale attraverso il quale puoi mostrare la tua comprensione dei concetti fondamentali dell’IA generativa.

5. Introduzione alla Generazione di Immagini

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz / laboratorio nel tuo tempo libero)

Prerequisiti: Conoscenza di ML, Deep Learning (DL), Convolutional Neural Nets (CNNs) e programmazione Python.

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • In questo corso, scoprirai i modelli di diffusione, il loro funzionamento e l’implementazione.
  • Comprendi cosa sono i modelli di diffusione non condizionati.
  • Miglioramenti nei modelli di diffusione del testo-immagine.
  • Addestramento e distribuzione di questi modelli su Vertex AI – una piattaforma ML completamente gestita da Google.

6. Architettura Encoder-Decoder

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Difficoltà del corso: Livello intermedio

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz / laboratorio nel tuo tempo libero)

Prerequisiti: Conoscenza di programmazione Python e TensorFlow.

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Scopri i componenti chiave dell’architettura encoder-decoder.
  • Capisci come utilizzare l’architettura encoder-decoder per addestrare un modello e produrre testo da esso.
  • Include una guida pratica in cui programmerai in TensorFlow, una popolare piattaforma di sviluppo ML per costruire modelli di qualità professionale.

7. Meccanismo di Attenzione

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Difficoltà del corso: Livello intermedio

Tempo di completamento: ~ 45 minuti

Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), Visione Artificiale (CV) e programmazione Python.

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Scopri il concetto di meccanismo di attenzione – un approccio potente che consente ai modelli di linguaggio di concentrarsi su segmenti specifici di sequenze di input al fine di comprendere informazioni contestuali.
  • Impara come funziona e come viene utilizzato.
  • Capisci come il meccanismo di attenzione viene applicato ai modelli di ML.

8. Modelli Transformer & Modelli BERT

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Difficoltà del corso: Livello principiante

Tempo di completamento: ~ 45 minuti

Prerequisiti: Conoscenza intermedia di ML, comprensione delle word embeddings e del meccanismo di attenzione, e esperienza con Python e TensorFlow.

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Scopri l’architettura Transformer e esplora come viene costruito un modello Bidirectional Encoder Representation from the Transformer (BERT) utilizzando Transformers.
  • Copre le diverse attività di NLP per le quali viene utilizzato un modello BERT.

9. Creare modelli di didascalia delle immagini

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Difficoltà del corso: Livello intermedio

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)

Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, NLP, CV e programmazione Python.

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Come identificare gli elementi di un modello di didascalia delle immagini.
  • Come costruire e valutare un modello per la didascalia delle immagini.
  • Come creare i tuoi modelli di didascalia per le foto e utilizzarli per creare didascalie.

10. Introduzione a Generative AI Studio

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Difficoltà del corso: Livello introduttivo

Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)

Prerequisiti: Nessuno

Cosa impareranno gli appassionati di AI?

  • Riconoscere lo scopo di Generative AI Studio, un prodotto Vertex AI.
  • Vengono anche trattate le opzioni e le proprietà di Generative AI Studio in questo corso.
  • Contiene un laboratorio pratico in cui è possibile utilizzare questo strumento.

Dopo aver completato questi dieci corsi gratuiti, gli studenti possono avere una comprensione completa di Generative AI e delle sue applicazioni pratiche. Gli studenti possono utilizzare le conoscenze appena acquisite per avanzare nel campo di Generative AI, costruendo prodotti innovativi che possono avere un impatto positivo sulla nostra società.

“In un mondo in cui ChatGPT e altre app AI possono fare molte cose che una volta gli umani dovevano fare da soli o dovevano assumere altri umani per fare, la domanda ‘come aggiungerò valore?’ diventa più rilevante che mai.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO di Mayflower-Plymouth, nel suo libro Business Essentials.

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