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生成式人工智能基础 专项课程
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生成式人工智能基础 专项课程

释放和利用生成式人工智能的潜力. 了解如何利用生成式人工智能的功能来提升您的工作和日常生活。

Rav Ahuja
Antonio Cangiano

位教师:Rav Ahuja

46,318 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.7

(1,284 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
4 周 完成
在 5 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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无需具备相关经验
4 周 完成
在 5 小时 一周
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您将学到什么

  • 解释生成式人工智能基础模型的基本概念、功能、模型、工具、应用和平台。

  • 应用强大的提示工程技术编写有效的提示,并从人工智能模型中生成所需的结果。

  • 讨论生成式人工智能的局限性,并解释负责任地使用生成式人工智能的伦理问题和注意事项。

  • 认识到生成式人工智能能够提升你的职业生涯,并帮助你在工作场所实施改进。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 IBM 获得职业证书

专业化 - 5门课程系列

您将学到什么

  • 描述生成式人工智能,并将其与判别式人工智能区分开来。

  • 描述生成式人工智能的功能及其在现实世界中的应用案例。

  • 确定生成式人工智能在不同部门和行业中的应用。

  • 探索用于文本、代码、图像、音频和视频生成的常见人工智能生成模型和工具。

您将获得的技能

类别:生成式人工智能
类别:ChatGPT
类别:负责任的人工智能
类别:机器学习
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)

您将学到什么

  • 解释 Prompt 工程在生成式 AI 模型中的概念和意义。

  • 应用创建 Prompt 的最佳实践。

  • 评估常用的 prompt engineering 工具。

  • 应用常用的 prompt engineering 技巧和方法来撰写有效的 prompt。

您将获得的技能

类别:提示模式
类别:即时工程
类别:生成式人工智能
类别:图像质量
类别:ChatGPT

您将学到什么

  • 描述生成式人工智能的基本概念及其核心模型

  • 解释生成式人工智能中基础模型的概念

  • 探索预训练模型在人工智能驱动的应用中的功能。

  • 探索不同生成式人工智能平台的特点、功能和应用,如 IBM watsonx 和 Hugging Face

您将获得的技能

类别:生成模型架构
类别:生成式人工智能
类别:深度学习
类别:自然语言处理
类别:负责任的人工智能
类别:LLM 申请
类别:OpenAI
类别:大型语言模型
类别:即时工程

您将学到什么

  • 说明生成式人工智能的局限性和相关问题。

  • 识别与生成式人工智能相关的伦理问题、关注点和滥用。

  • 解释负责任地使用生成式人工智能的注意事项。

  • 讨论生成式人工智能的经济和社会影响。

您将获得的技能

类别:生成式人工智能
类别:数据伦理
类别:法律风险
类别:社会经济学
类别:负责任的人工智能
类别:问责制
类别:商业道德
类别:道德标准与行为
类别:风险
类别:信息隐私
类别:自动化
类别:劳动力发展
类别:环境、社会和公司治理(ESG)

您将学到什么

  • 解释生成式人工智能对商业和产业格局的变革性影响。

  • 探索生成式人工智能领域的潜在职业机会。

  • 分析生成式人工智能如何提升不同领域的现有职业。

  • 应用生成式人工智能提高工作效率。

您将获得的技能

类别:生成式人工智能
类别:自然语言处理
类别:即时工程
类别:商业开发
类别:领导与管理
类别:负责任的人工智能
类别:AI 产品战略
类别:内容创作
类别:业务转型
类别:战略领导力

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位教师

Rav Ahuja
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56 门课程4,308,035 名学生
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5 门课程554,181 名学生

提供方

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自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
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