Gen-ai 简明教程

Generative AI Tutorial

生成式 AI 是一种人工智能技术，它通过使用诸如生成对抗网络或变分自动编码器 (VAE) 等算法生成新的文本、音频、视频或任何其他内容类型。它从现有训练数据中学习模式，并产生类似于现实世界数据的新颖而独特的输出。

生成式人工智能（GenAI）广泛描述了机器学习模型或算法。它正在重塑创造性和创新性。 OpenAI 极度智能的聊天机器人 ChatGPT 背后的工作技术就是生成式人工智能。此项智能技术成为 ChatGPT 的大脑，并使其能够像真人一样生成回答。因此，当你在与 ChatGPT 聊天时，你基本上在观察生成式人工智能的力量。

What is Generative AI?

How does Generative AI Differ From Other Types of AI?

生成式人工智能诸如 GAN 和 VAE 专注于通过学习现有数据的模型来生成新数据，诸如文本、音频、视频或任何其他类型的内容。

相反，其他类型的 AI，诸如分类和回归模式，专注于分析或根据输入数据进行预测。简单来说，生成式人工智能就是关于创作，而其他类型的 AI 则是关于分析或预测。

Applications of Generative AI

生成式人工智能在包括以下内容在内的各个领域中找到了应用——

Art and Design ——以特定风格创作照实感艺术。
Content Generation ——为文章、博客、讲故事等生成文本。
Music Composition − 制作具有特定风格或音调的新音乐作品。
Data Augmentation – 生成合成数据以改进机器学习模型。
Anomaly Detection − 识别数据中的异常模式以进行网络安全或欺诈检测。
Virtual Reality − 生成逼真的环境和角色。
Code Generation − 编写、理解和调试任何代码。

Audience

本生成式 AI 教程对包括以下内容在内的不同群体有益 −

Machine Learning Enthusiasts − 有意了解并应用前沿机器学习技术的群体。
Data Scientists − 寻求在生成式建模及其应用领域拓展技能的专业人士。
Students/Researchers − 正在研究计算机科学、数据科学或相关领域的学员且有意探索 AI 高级主题。
Developers − 有意在项目或应用中实施生成式 AI 模型的个人。
Artists − 有意将其用于艺术用途的个人，如生成图像、音乐或其他创意内容。

Prerequisites

要理解生成式 AI 模型及其工作原理，读者应基本理解以下概念 −

Basic Python Programming − 读者应了解 Python 编程语言及其库，如 NumPy 和 TensorFlow 或 PyTorch。
Machine Learning Fundamentals − 要使用生成式 AI 模型，您应了解机器学习中的基本概念，包括监督学习和非监督学习、神经网络和优化算法。
Deep Learning Basics − 读者应了解深度学习基础，如前馈神经网络、反向传播和梯度下降。
Mathematics − 要掌握深度学习的概念，读者应了解一些线性代数、微积分和概率论的基本知识。
Knowledge of Generative Models (Optional) − 如果您计划学习和使用生成式 AI，则了解生成式模型，如 GAN 或 VAE，会很有帮助。