ღრმა სწავლების საფუძვლები

ძირითადი იდეები და სწორი დასაწყისი.

1. შემდეგი

   ChatGPT-ის ნეირონული ქსელი: ფენებად დაყოფილი დამუშავება

   ეს გაკვეთილი განმარტავს, თუ როგორ მუშაობს ChatGPT-ის საფუძველში არსებული ნეირონული ქსელი. თქვენ გაიგებთ, რომ AI არ არის 'ხელოვნური ტვინი', არამედ მრავალსაფეხურიანი გადამუშავების სისტემა, რომელიც ღრმად ამუშავებს ინფორმაციას და არა მხოლოდ ზედაპირულად.

   3 წთუფასოდაწყება
2. წონები ნეირონულ ქსელში: როგორ ანიჭებს AI პრიორიტეტებს

   ეს გაკვეთილი განმარტავს ნეირონული ქსელების ერთ-ერთ ფუნდამენტურ კონცეფციას — წონებს. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ მოქმედებს წონები AI მოდელის გადაწყვეტილების მიღებაზე, Gmail-ის სპამფილტრის მაგალითზე დაყრდნობით, და გაეცნობით მათ რეალურ გამოყენებას სხვადასხვა სფეროში.

   6 წთ
3. Netflix-ის მაგალითი: ნეირონული ქსელი შეცდომებზე სწავლის პროცესში

   ეს გაკვეთილი განმარტავს, თუ როგორ სწავლობს ნეირონული ქსელი შეცდომებზე, საკუთარი პროგნოზების რეალურ შედეგებთან შედარებით. Netflix-ის მაგალითზე განვიხილავთ, თუ როგორ იხვეწება AI მოდელი მუდმივი უკუკავშირის საფუძველზე და რატომ არის შეცდომა სწავლის განუყოფელი ნაწილი.

   3 წთ
4. ღრმა ფენები: AI-ის აღქმა მარტივიდან რთულამდე

   ეს გაკვეთილი განმარტავს ღრმა ფენების კონცეფციას ნეირონულ ქსელებში, თუ როგორ ამუშავებენ ისინი ვიზუალურ ინფორმაციას მარტივი ნიშნებიდან რთულ კონცეფციებამდე. Google Photos-ის მაგალითზე ვნახავთ, როგორ იყენებს AI ამ პრინციპს ობიექტების, ადგილების და ადამიანების ამოსაცნობად, რაც საფუძვლად უდევს „ჭკვიან ძიებას“ და სხვა პრაქტიკულ გამოყენებებს.

   3 წთ
5. Google Maps და არახაზოვანი სამყარო: Deep Learning-ის როლი

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, თუ რატომ არის რეალური სამყაროს სირთულე არახაზოვანი და როგორ იყენებენ ნეირონული ქსელები არახაზოვან გარდაქმნებს ამ სირთულეების გასაშიფრად. Google Maps-ის მაგალითზე დავინახავთ, თუ როგორ შეუძლია Deep Learning-ს მრავალი ურთიერთდაკავშირებული ფაქტორის ანალიზი ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად.

   3 წთ
6. Deep Learning თუ კლასიკური მოდელი: სწორი არჩევანის კრიტერიუმები

   ეს გაკვეთილი გეხმარებათ გაიგოთ, როდის არის Deep Learning-ის გამოყენება გამართლებული და როდის არა. შეისწავლით ძირითად კრიტერიუმებს, რომლებიც გავლენას ახდენს AI ტექნოლოგიის არჩევანზე, და გაარჩევთ Deep Learning-ის ძლიერ მხარეებს კლასიკური მანქანური სწავლების უპირატესობებისგან კონკრეტული ამოცანების კონტექსტში.

   3 წთ

გამოიყენე ნასწავლი რეალურ ამოცანებზე.

1. CNN და სურათების აღქმა: Midjourney-ის ვიზუალური ლოგიკა

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Convolutional Neural Network (CNN) არქიტექტურას, რომელიც სურათებთან მუშაობის ერთ-ერთი ყველაზე ეფექტური მეთოდია. გაიგებთ, როგორ 'ხედავს' AI გამოსახულებას ნაწილებად და აერთიანებს მათ მთლიან ვიზუალურ მნიშვნელობად, Midjourney-ის მაგალითზე.

   6 წთ
2. Face ID და CNN: სახის სტრუქტურის ამოცნობა მდებარეობის მიუხედავად

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, თუ როგორ იყენებს კონვოლუციური ნეირონული ქსელი (CNN) სტრუქტურულ შაბლონებს ობიექტების ამოსაცნობად, მიუხედავად მათი მდებარეობის, კუთხისა თუ განათების ცვლილებებისა. Face ID-ის მაგალითზე გაიგებთ, თუ რატომ არის სახის ნაწილების ურთიერთგანლაგება უფრო მნიშვნელოვანი, ვიდრე ერთი კონკრეტული კადრი.

   6 წთ
3. მიმდევრობები Deep Learning-ში: რატომ აქვს რიგს მნიშვნელობა

   ეს გაკვეთილი განიხილავს მიმდევრობის კონცეფციას Deep Learning-ში, ხაზს უსვამს ელემენტების რიგის გადამწყვეტ მნიშვნელობას ტექსტში, ხმაში და დროში განლაგებულ მონაცემებში. ჩვენ შევისწავლით, თუ როგორ უმკლავდება AI ამ ამოცანებს და რა რეალური გამოყენება აქვს მას.

   3 წთ
4. ყურადღების მექანიზმი: Google Translate-ის კონტექსტური გაგება

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით ყურადღების მექანიზმის კონცეფციას Deep Learning-ში, განსაკუთრებით მიმდევრობების დამუშავებისას. გაიგებთ, თუ როგორ ეხმარება ეს მექანიზმი AI მოდელებს, დინამიკურად გაამახვილონ ყურადღება კონტექსტის ყველაზე მნიშვნელოვან ნაწილებზე, რაც აუმჯობესებს თარგმანის, შეჯამებისა და ჩატბოტების მუშაობას.

   6 წთ
5. Transformer არქიტექტურა: ChatGPT-ის ტექსტური ძრავა

   ეს გაკვეთილი შეისწავლის Transformer არქიტექტურას, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა ტექსტურ Deep Learning-ში. გაიგებთ, როგორ აკავშირებს ის ტექსტის სხვადასხვა ნაწილს ყურადღების მექანიზმის მეშვეობით და როგორ უდევს საფუძვლად ChatGPT-ის მსგავს სისტემებს.

   6 წთ

შექმენი რაღაც ნამდვილად შენი.

1. ტოკენები და გენერაცია: ChatGPT-ი პასუხს ნაბიჯ-ნაბიჯ აგებს

   ეს გაკვეთილი განმარტავს, თუ როგორ აგებს ChatGPT პასუხებს ტოკენ-ტოკენ, ნაცვლად მთლიანი ტექსტის ერთიანად გენერირებისა. შეისწავლით ტოკენების მნიშვნელობას, Prompt-ის მცირე ცვლილებების დიდ გავლენას და ამ პროცესის რეალურ გამოყენებას.

   6 წთ
2. ემბედინგები: YouTube-ის რეკომენდაციების ფარული რუკა

   ეს გაკვეთილი გიჩვენებთ, როგორ იყენებს AI ემბედინგებს მომხმარებლებისა და კონტენტის ფარული მსგავსებების აღმოსაჩენად. გაიგებთ, თუ როგორ ქმნის ეს მრავალგანზომილებიანი „გემოვნების რუკა“ პერსონალიზებულ რეკომენდაციებს ისეთ პლატფორმებზე, როგორიცაა YouTube და Spotify, სცილდება რა მარტივ კატეგორიებს.

   3 წთ
3. Siri-ის ხმოვანი მოდელი: აუდიოდან განზრახვამდე

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ ამუშავებენ AI სისტემები, როგორიცაა Siri, ადამიანის ხმას. ჩვენ შევისწავლით ხმის სიგნალის სირთულეს, Deep Learning-ის როლს ამ სირთულეებთან გამკლავებაში და იმ ორდონიან პროცესს, რომლითაც ხმოვანი ასისტენტები არა მხოლოდ ამოიცნობენ ნათქვამს, არამედ მის განზრახვასაც იგებენ.

   6 წთ
4. გენერაციული მოდელები: როგორ ქმნის Midjourney ახალ სურათებს

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ მუშაობს გენერაციული Deep Learning მოდელები, როგორიცაა Midjourney. ჩვენ შევისწავლით, რომ ისინი არ კოპირებენ არსებულ სურათებს, არამედ აგებენ სრულიად ახალ ვიზუალურ კომბინაციებს ნასწავლი ნიმუშებიდან. გაკვეთილი ასევე მოიცავს მათ პრაქტიკულ გამოყენებას და გავრცელებულ მცდარ წარმოდგენებს.

   6 წთ
5. Deep Learning ბიზნესში: გამოყენების გადაწყვეტილება

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Deep Learning-ის (ღრმა სწავლების) გამოყენების ბიზნეს-გადაწყვეტილებებს. შეისწავლით, თუ რა ფაქტორები უნდა გაითვალისწინოთ ამ მძლავრი ტექნოლოგიის დანერგვისას, როდის არის ის ყველაზე ეფექტური და როდის სჯობს უფრო მარტივი მიდგომების არჩევა.

   9 წთ