generative_ai_udacity
1.0.0
これらは、Udacity Generative AI Nanodegree を受講中に取った私の個人的なメモです。
Nanodegree では、データ サイエンスの Python ライブラリとデータベースを使用した基本的なデータ分析スキルが前提となっており、それらのスキルを構築する 4 つのモジュールがあります。各モジュールには、このリポジトリ内にガイド Markdown ファイルを含む対応するフォルダーがあります。
01_Fundamentals_GenAI
。02_LLMs
。03_ComputerVision
。04_BuildingSolutions
。さらに、認定を取得するには、いくつかのプロジェクトを提出して合格する必要があります。
最後に、関連ツールに関する私の個人的なガイドもいくつか確認してください。
mxagar/tool_guides/hugging_face
mxagar/tool_guides/langchain
mxagar/tool_guides/llms
mxagar/nlp_guide
mxagar/computer_vision_udacity/CVND_Advanced_CV_and_DL.md
mxagar/deep_learning_udacity/DLND_RNNs.md
通常のデータ サイエンス パッケージを備えた通常の Python 環境で十分です (つまり、scikit-learn、pandas、matplotlib など)。特別な/追加のパッケージとそのインストール コマンドはガイドで紹介されています。現在のパッケージを使用して conda 環境をセットアップするレシピは次のとおりです。
conda create --name ds pip python=3.10
conda activate ds
pip install -r requirements.txt
このリポジトリのコンテンツの多くは、Udacity Generative AI Nanodegree に従って作成されました。
ミケル・サガルディア、2024年。
保証はありません。