Sıfırdan süni intellekt yaratmaq: Microsoft-un Generativ AI kursu daxilində
Qısaca
Microsoft generativ süni intellekt üzrə pulsuz, 18 dərslik kursa başlayır – bu, peşəkarları sıfırdan öz modellərini yaratmağa istiqamətləndirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Bu il generativ süni intellekt niş maraqdan təməl bacarıqlara keçdi. Buna cavab olaraq Microsoft buraxıldı Başlayanlar üçün generativ AI, Microsoft Cloud Advocates tərəfindən hazırlanmış pulsuz, onlayn, 18 dərslik kurs. Video, yazılı təlimatlar və kod nümunələri ətrafında qurulmuş o, məsuliyyətli AI, operativ mühəndislik, agentlər, RAG və incə tənzimləmə vasitəsilə öyrənənlərə əsaslardan bələdçilik edir. Kurs qeyri-adi dərəcədə arıq və praktikdir, heç bir doldurucu yoxdur - bir neçə MOOC çox, o qədər təmiz əhatə edir.
Kursun daxilində: Həqiqi ehtiyaclara uyğunlaşdırılmış on səkkiz dərs
Kurs əsas anlayışları olan “Öyrən” modullarına və hər biri “Öyrənməyə davam et” treki ilə bitən Python və ya TypeScript kodu ilə “Yaratmaq” modullarına bölünmüş 18 dərsi əhatə edir. Məzmuna videolar, yazılı README, kod dəftərləri və əlavə resurslar daxildir.
Dərs mövzularına aşağıdakılar daxildir:
- Generativ AI və LLM-lərə giriş;
- Müxtəlif LLM-ləri araşdırmaq və müqayisə etmək;
- Generativ AI-dən məsuliyyətlə istifadə etmək;
- Tez mühəndislik (əsaslar və qabaqcıl);
- Mətn, söhbət, şəkil yaratma proqramlarının qurulması;
- Vektor verilənlər bazası ilə axtarış;
- Aşağı kodlu AI tətbiqləri (Power Platform, Copilot);
- Funksiya çağırışı ilə inteqrasiya;
- AI tətbiqləri üçün UX dizaynı;
- Tətbiqin həyat dövrü, LLMOps;
- AI proqramlarının təhlükəsizliyini təmin etmək;
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) və vektor DB-lər;
- Açıq mənbə modelləri və Hugging Face;
- AI agentləri;
- LLM-lərin incə tənzimlənməsi;
Videolar çoxlarını müşayiət edir. Məsələn, 1-ci hissədə LLM daxili işləri və real istifadə halları təqdim olunur; 2-ci hissə modelin müqayisəsi və tətbiqini əhatə edir; 17-ci hissə süni intellekt agentləri haqqında məlumat verir: onlar nədir, çərçivələr və praktik kontekstlər.
Niyə Microsoft Tərtibatçıların Generativ AI öyrənməsini istəyir
AI savadlılığı texnologiyada əsas gözləntilərə doğru yüksəlir. Microsoft'un işə salmaq strateji görünür: yeni gələnləri Microsoftun ekosisteminə daxil etməklə öyrədin—Azure, Copilot, OpenAI tərəfdaşlıq.
EdTech-də artım qlobal tələbi göstərir: HolonIQ layihələri qlobal edtech xərcləri on ilin sonuna kimi 400 milyard dolları keçə bilər - rəqəmsal bacarıqlar əsas sürücüdür. Microsoft-un səyi daha az fədakar və daha çox ekosistemi gücləndirir. Tərtibatçılara Azure və ya istifadə etməyi öyrətmək OpenAI vasitəsilə Microsoft öyrənin alətlərinə təbii boru kəməri yaradır.
google və NVIDIA həmçinin AI bələdçiləri təklif edir - Google-un “Hər kəs üçün AI” yollar; NVIDIA-lar Dərin Öyrənmə İnstitutu. Bununla belə, Microsoft-un məzmunu öyrənməyi yalnız nəzəriyyə ilə deyil, Azure və praktik layihələrlə sıx birləşdirir.
Praktik qazanc: Bacarıqlar Tərtibatçılar Microsoft-un Başlayanlar üçün Generativ AI-dan əldə edirlər
Şagirdlər 18 dərsdə göstərilən konkret bacarıqlarla çıxış edirlər:
- Çatbotlar, əsas LLM proqramları və ya şəkil alətləri kimi prototiplərin yaradılması;
- Vektor axtarışının və RAG-nın tətbiqlərə inteqrasiyası;
- LLM-ləri xarici sistemlərlə əlaqələndirmək üçün funksiya çağırışından istifadə;
- Power Platform və Copilot ilə aşağı kodlu proqramların yerləşdirilməsi
- Təhlükəsiz, həyat dövründən xəbərdar olan AI həllərinin layihələndirilməsi.
Bunlar rəsmi modullar tərəfindən dəstəklənən Başlayanlar üçün Generativ AI kurikulumunun birbaşa nəticələridir. Github və Microsoft öyrənin.
Microsoft öyrənməni öz ekosisteminə necə bağlayır
Kursdan əlavə, Microsoft tələbələri daha geniş ekosistemi vasitəsilə layihələri genişləndirməyə təşviq edir. Məsələn, Startups qurucuları üçün Microsoft Azure kreditlərində 150,000 dollara və 2,500 dollara qədər təklif edir OpenAI kreditlər (proqram təfərrüatları). Kursun özünün bir hissəsi olmasa da, bu təşviqlər təhsildən Microsoft-un yığını daxilində prototipləşdirmə və miqyaslamaya qədər bir yol yaradır.
Bazar konteksti
Bu bacarıqların aktuallığı daha geniş inkişaf etdirici icması tərəfindən gücləndirilir. GitHub-un Octoverse 2024 hesabatı generativ süni intellektlə işarələnmiş ictimai repozitoriyaların illik müqayisədə 98% artdığını və dünya üzrə 150,000 layihəyə yaxınlaşdığını qeyd etdi. Bu artım generativ süni intellektin təcrübədən əsas inkişaf etdirici fəaliyyətinə nə qədər tez keçdiyini göstərir.
Sahədən gələn səslər: Şagirdlərin cavabı və kontekst
Ciddi inşaatçılar şüardan çox istəyirlər. Onlar iş sistemlərini göndərməyi öyrədən kurikulumlar və müasir modellərin əslində necə davrandığına uyğun bir çərçivə istəyirlər. Bu gün ən faydalı siqnallar yığının içərisində yaşayan və konkret təlimatları ictimaiyyətdə dərc edən praktikantlardan gəlir.
- Endryu Ng, Coursera-nın həmtəsisçisi və DeepLearning.AI-nin yaradıcısı. Nəzəriyyədən kənara çıxan, agent iş axınlarına və icraya keçən tətbiqi, layihə mərkəzli öyrənməyə diqqət yetirin.
https://x.com/AndrewYNg/status/1882125891821822398 - Andrej Karpathy, AI tədqiqatçısı və keçmiş Tesla və OpenAI mühəndis. Tədris materiallarının biliyi necə kodlaşdırdığını yenidən düşünməyə çalışın ki, LLM-in əsas mülahizələri və qarşılıqlı əlaqə nümunələri kənarlarda deyil, əsas yerdə olsun. https://x.com/karpathy/status/1885026028428681698
Birlikdə bu mövqelər aydın tələb əyrisini təsvir edir: AI savadının necə öyrədilməsinin daha dərindən yenidən yazılması ilə birləşdirilmiş, dərhal faydalılıq üçün praktiki agent təcrübəsi. Bu qarışıq praktikantları real məhsul işi üçün hazırlamaq iddiasında olan hər hansı kurs üçün etalon müəyyən edir.
AI Təhsilində Rəqabətli Mənzərə
Microsoft çərçivəyə salındı Başlayanlar üçün generativ AI həm öyrənmə yolu, həm də onun ekosisteminə giriş nöqtəsi kimi AI təhsilinin daha geniş sahəsi artıq şaxələnmişdir.
The Helsinki Universiteti Birlikdə MinnaLearn 170 dildə 26 ölkədə bir milyondan çox insanı əhatə edən pulsuz kurs olan AI elementləri yaratdı. O, platformaya xas bacarıqlara deyil, vətəndaş savadına və əlçatan əsaslara diqqət yetirir.
Jeremy Howard və Rachel Thomas tərəfindən qurulan fast.ai, 2016-cı ildə Kodçular üçün praktiki dərin öyrənmə seriyası. O, kodlaşdırma, təcrübə və institusional dəstək tələb etmədən müasir model təliminə çıxışı vurğulayır.
Coursera həmtəsisçi Andrew Ng qlobal miqyasda milyonlarla şagirdi cəlb edən maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə kurslarını dərc etməklə onlayn AI təhsilini formalaşdırdı. Onun işi miqyasda təqdim olunan universitet tipli kurrikulumun qalıcı gücünü nümayiş etdirir.
| Platforma / kurs | Fərqli xüsusiyyət |
| Başlayanlar üçün Microsoft Generativ AI | Agentlər, axtarış, həyat dövrü məlumatlılığı üzrə praktiki dərslər |
| AI elementləri | 26 dilə tərcümə edilmiş, ictimai savadlılığa yönəlmişdir |
| fast.ai | Birbaşa kodlaşdırma təcrübəsi və modelin qurulması |
| Coursera / Andrew Ng | Qlobal əhatə dairəsi və institusional etibar |
Microsoft öz kursunu infrastrukturu ilə əlaqəli tətbiqi yol kimi yerləşdirir. Süni intellekt elementləri əlçatanlığa diqqət yetirir, fast.ai kodlaşdırma dərinliyini izləyir və Coursera akademik çərçivələri genişləndirməyə davam edir. Birlikdə onlar defisüni intellekt təhsilinin həm geniş yayılmış, həm də strateji baxımdan mübahisəli olduğu bir mənzərə yoxdur.
Öyrənməkdən İnşaata: Generativ AI Təhsili üçün Qarşıdakı Yol
Başlayanlar üçün generativ AI, təlimi infrastruktur kimi yerləşdirir. O, öyrənənləri daxil edir defialətlər, iş axınları və karyeraların birləşdiyi ekosistemlər. Microsoft yolu sıxışdırır: əsaslar, məsul AI, operativ dizayn, axtarış, agentlər, sonra Azure daxilində tam iş axınları və OpenAI. Nəticə nəzəriyyədən prototipə qədər birbaşa xəttdir. Alternativlər başqa məntiqləri ifşa edir. Süni intellekt elementləri miqyasda girişi açır, fast.ai kodlaşdırma intizamını öyrənir, Coursera akademiya və qlobal tələbi körpüləyir.
Hər biri eyni bazanı əks etdirir: AI rəvanlığı artıq isteğe bağlı deyil. Bölüşmə kanaldadır. Korporativ proqramlar bacarıqları platformalara bağlayarkən sürətləndirir. Müstəqil treklər neytrallığı qoruyur, lakin inteqrasiya olunmuş yığınlardan ayrı qalır. Bu qərar gələcək nəsil praktikantların necə öyrənəcəyini və onların təcrübə şərtlərini kimin təyin edəcəyini formalaşdırır.
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
