generative_ai_udacity

Udacity 生成式人工智慧奈米學位：個人筆記

這些是我在學習 Udacity 生成人工智慧奈米學位時所做的個人筆記。

奈米學位要求具備數據科學Python庫和資料庫的基本數據分析技能，並有4個基於這些技能的模組；每個模組在此儲存庫中都有其對應的資料夾及其指南 Markdown 檔案：

1. 生成式人工智慧基礎： 01_Fundamentals_GenAI 。
   • 基礎模型
   • 微調
2. 大型語言模型 (LLM) 和文字產生： 02_LLMs 。
   • 變壓器與法學碩士
   • 檢索增強生成 (RAG) 聊天機器人
3. 電腦視覺與產生人工智慧： 03_ComputerVision 。
   • 生成對抗網路（GAN）
   • 視覺變形金剛
   • 擴散模型
4. 建構生成式人工智慧解決方案： 04_BuildingSolutions 。
   • 向量資料庫
   • 浪鍊及代理商

此外，還需要提交並通過一些項目才能獲得認證：

• 項目 1：對基礎模型應用輕量級微調 - 待定。
• 項目 2：建立您自己的自訂聊天機器人 - 待定。
• 項目 3：AI 照片編輯與修復 - 待定。
• 項目 4：個人化房地產經紀人 - 待定。

最後，也可以看看我的一些相關工具的個人指南：

• 我對 O'Reilly 的書《生成深度學習》（第二版，作者：David Foster）的個人筆記
• 我對 O'Reilly 的書《Natural Language Processing with Transformers》的個人筆記，作者：Lewis Tunstall、Leandro von Werra 和 Thomas Wolf（O'Reilly）
• HuggingFace 指南： mxagar/tool_guides/hugging_face
• LangChain 指南： mxagar/tool_guides/langchain
• 法學碩士工具： mxagar/tool_guides/llms
• NLP 指南： mxagar/nlp_guide
• CV 與 NLP 的深度學習方法： mxagar/computer_vision_udacity/CVND_Advanced_CV_and_DL.md
• NLP 的深度學習方法： mxagar/deep_learning_udacity/DLND_RNNs.md

設定

具有常用資料科學套件的常規 Python 環境就足夠了（即 scikit-learn、pandas、matplotlib 等）；指南中介紹了任何特殊/附加軟體包及其安裝命令。使用我目前的套件設定 conda 環境的方法如下：

conda create --name ds pip python=3.10
conda activate ds
pip install -r requirements.txt

有趣的連結

• 微軟/初學者生成人工智慧
• …

製作人員

該存儲庫中的許多內容都是根據 Udacity 生成人工智慧奈米學位創建的。

米克爾·薩加迪亞，2024。
沒有保證。