इसलिए Google ने हाल ही में जेनरेटिव एआई पाठ्यक्रमों के लिए मुफ्त परिचय की एक सूची जारी की है और सबसे बड़ा सवाल यह है - क्या वे प्रचार के लायक हैं?
मुझे लगता है कि मैं इसी लिए यहाँ हूँ। Google के जेनरेटिव एआई लर्निंग पाथ का परिचय (इसे यहां देखें) को पूरा करने के बाद, यहां मेरे दो सेंट हैं।
इसलिए Google ने हाल ही में जेनरेटिव एआई पाठ्यक्रमों के लिए मुफ्त परिचय की एक सूची जारी की है और सबसे बड़ा सवाल यह है - क्या वे प्रचार के लायक हैं?
मुझे लगता है कि मैं इसी लिए यहां आया हूं। Google के जेनरेटिव एआई लर्निंग पाथ का परिचय ( ) को पूरा करने के बाद, यहां मेरे दो सेंट हैं।
विषयसूची
कोर्स ब्रेकडाउन
लक्षित दर्शक
सिखाने के तरीके
सामग्री विश्लेषण
सारांश/चीटशीट्स
अंतिम निर्णय (क्या यह इसके लायक है?)
अतिरिक्त संसाधन
Google का जेनरेटिव AI लर्निंग पाथ कोर्स ब्रेकडाउन
लक्षित दर्शक
Google के पाठ्यक्रम विषय के पूर्व तकनीकी ज्ञान के बिना छात्रों के लिए हैं, या जैसा कि उनके पर बताया गया है, यह पथ बिक्री, मानव संसाधन, विपणन और संचालन जैसी भूमिकाओं वाले गैर-तकनीकी, तकनीकी-आसन्न दर्शकों के लिए डिज़ाइन किया गया है। उस नोट पर, इसका मतलब यह है कि पाठ्यक्रम गहराई से कैसे करें प्रदान नहीं करता है, लेकिन जेनरेटिव एआई में मौलिक अवधारणाओं का एक अच्छा परिचय देता है।
सिखाने के तरीके
विचार इस प्रश्न का उचित उत्तर देना है "लेकिन वास्तव में जेनरेटिव एआई क्या है?"
पाठ्यक्रम का जोर जेनरेटिव एआई, बड़े भाषा मॉडल और एआई में नैतिकता पर है। पाठ्यक्रम के माध्यम से, आपGoogle द्वारा प्रदान की जाने वाली AI सेवाओं और जिम्मेदार AI प्रथाओं को शामिल करने में Google की भूमिका के बारे में भी जान पाएंगे, जिसमें केस स्टडीज, व्याख्यान-शैली के वीडियो और क्विज़ का मिश्रण शामिल है।
सामग्री विश्लेषण
तो आइए सीखने की राह में सामग्री को समझें:
इसे समझें, जेनेरेटिव एआई फंडामेंटल कोर्स मूल रूप से पहले तीन पाठ्यक्रमों (जनरल एआई से परिचय, एलएलएम से परिचय और रिस्पॉन्सिबल एआई से परिचय) का एक संकलन है, लेकिन इसमें एक प्रश्नोत्तरी भी शामिल है। और यहाँ सौदा है - यदि आपको कौशल बैज पाठ्यक्रम से पहले पाठ्यक्रम पूरा करना है, तो आपको उन्हें दोबारा करने की आवश्यकता नहीं होगी। सीखने के पथ को इस तरह से क्यों स्वरूपित किया गया है, इस पर मेरा अनुमान यह सुनिश्चित करना है कि जेनरेटिव एआई फंडामेंटल कौशल बैज का प्रयास करते समय आप केवल 'अगला' पर क्लिक करने के बजाय वास्तव में पाठ्यक्रम सामग्री से गुजरेंगे।
पाठ्यक्रमों से सामग्री चुनकर, यहां कुछ चीटशीट हैं जिन्हें मैंने विकसित किया है:
सारांश + चीटशीट्स
जनरेटिव ए.आई
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?" से शुरू होकर, यह कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो जटिल कार्यों को करने और उनसे सीखने के लिए मानव अनुभूति की नकल करता है। एआई के भीतर, मशीन लर्निंग का उपक्षेत्र मौजूद है जो अनुकूलनीय मॉडल तैयार करने के लिए डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो विभिन्न जटिल कार्य कर सकते हैं।
एमएल के भीतर, पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण और गहन शिक्षण सहित विभिन्न प्रकार मौजूद हैं। डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे उन्हें अधिक जटिल पैटर्न बनाने की अनुमति मिलती है, जिससे इसके तंत्रिका नेटवर्क अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करते हैं। गहन शिक्षण मॉडल दो प्रकार के होते हैं, अर्थात् भेदभावपूर्ण और उत्पादक।
जेनरेटिव एआई एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक है जो टेक्स्ट, इमेजरी, ऑडियो और सिंथेटिक डेटा सहित विभिन्न प्रकार की सामग्री का उत्पादन कर सकती है। संक्षेप में, GenAI एक प्रकार का AI है जो मौजूदा सामग्री से सीखी गई बातों के आधार पर नई सामग्री बनाता है। यह प्रशिक्षण नामक एक सीखने की प्रक्रिया का उपयोग करता है जिसके परिणामस्वरूप एक सांख्यिकीय मॉडल का निर्माण होता है, जिसका उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि संकेत दिए जाने पर अपेक्षित प्रतिक्रिया क्या हो सकती है।
बड़े भाषा मॉडल
बड़े भाषा मॉडल को दो कारकों के कारण बड़ा माना जाता है - बड़ी संख्या में मापदंडों के साथ बड़े प्रशिक्षण डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना। अक्सर हाइपरपैरामीटर कहा जाता है, पैरामीटर अनिवार्य रूप से यादें और ज्ञान हैं जो मशीन ने सीखा है, और समस्याओं को हल करने के लिए मॉडल के कौशल को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है। एलएलएम भी सामान्य उद्देश्य हैं क्योंकि वे मानव भाषाओं का उपयोग करके सामान्य समस्याओं को हल करने का प्रयास करते हैं।
एलएलएम दो प्रकार के होते हैं, अर्थात् पूर्व-प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून, जिससे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल "सब कुछ" कर सकते हैं, लेकिन उनकी व्यावहारिक सीमाएँ होती हैं, जबकि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल एक विशिष्ट स्थान पर फिट होते हैं या किसी विशिष्ट समस्या को हल करने का लक्ष्य रखते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि फाइन-ट्यूनिंग महंगी होती है, इसलिए पैरामीटर-कुशल ट्यूनिंग मेथड्स (पीईटीएम) जैसे प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग जैसे अधिक कुशल तरीके मौजूद हैं।
संकेतों को समझने के लिए, वे अनिवार्य रूप से इनपुट हैं जो एक विशिष्ट प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए एलएलएम को दिए जाते हैं। सामान्य ग़लतफ़हमी त्वरित डिज़ाइन और त्वरित इंजीनियरिंग के बीच है। इसे तोड़ने के लिए, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को उस विशिष्ट कार्य के अनुरूप बनाया जाता है जिसे सिस्टम को करने के लिए कहा जा रहा है, जबकि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान का उपयोग करके, वांछित आउटपुट के उदाहरण प्रदान करके और कीवर्ड का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस विशिष्ट प्रणाली के लिए प्रभावी माना जाता है।
Google द्वारा AI/ML सेवाएँ
वर्टेक्स एआई फाउंडेशन मॉडल के लिए एक मॉडल गार्डन प्रदान करता है। उपयोग के मामले पर विचार करें जिसके तहत उपयोगकर्ता ग्राहक संतुष्टि की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल का उपयोग करना चाहता है, वे वर्गीकरण कार्य प्रकार सेंटीमेंट विश्लेषण कार्य मॉडल का उपयोग करने का विकल्प चुन सकते हैं।
PaLM API को MakerSuite के साथ एकीकृत करने से जनरेटिव डेवलपमेंट चक्र सरल हो जाता है। मेकरसुइट में संसाधनों का एक समूह शामिल है जैसे विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके उपयोगकर्ता के डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक मॉडल प्रशिक्षण उपकरण, उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडल को उत्पादन में तैनात करने की अनुमति देने के लिए एक मॉडल परिनियोजन उपकरण, और उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी के लिए एक मॉडल निगरानी उपकरण।
GenAI स्टूडियो उपयोगकर्ताओं को पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की लाइब्रेरी, फाइन-ट्यूनिंग मॉडल के लिए उपकरण, उत्पादन के लिए मॉडल को तैनात करने के लिए उपकरण और अधिक समर्थन के लिए एक सामुदायिक मंच जैसे संसाधनों के साथ GenAI मॉडल को जल्दी से तलाशने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
GenAI ऐप बिल्डर उपयोगकर्ताओं को ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस, ऐप सामग्री को संपादित करने के लिए एक विज़ुअल एडिटर, एक अंतर्निहित खोज इंजन और एक संवादात्मक एआई इंजन प्रदान करता है।
बार्ड एक संवादात्मक एआई उपकरण है जो अनिवार्य रूप से चैटजीपीटी के समान एलएलएम है।
Google द्वारा मुफ़्त AI पाठ्यक्रम - क्या वे इसके लायक हैं?
हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पाठ्यक्रम उत्तम नहीं है। कुछ विषयों के बीच कुछ ओवरलैप हो सकता है, और यह केवल एआई उद्योग में Google के योगदान पर केंद्रित है। इसके अतिरिक्त, क्विज़ पर्याप्त चुनौतीपूर्ण नहीं हो सकते हैं, विशेष रूप से इस तथ्य पर विचार करते हुए कि प्रत्येक मॉड्यूल में आमतौर पर प्रति क्विज़ केवल 3-5 प्रश्न होते हैं।
हालाँकि, यह विचार करने योग्य है कि पाठ्यक्रम पूरी तरह से मुफ़्त है और आपको सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म और अपने बायोडाटा पर अपनी उपलब्धियों को प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, पाठ्यक्रम संक्षिप्त और सीधा है, इसलिए इसमें आपका अधिक समय नहीं लगेगा। इसे मुझसे ले लो, मैं एक दिन से भी कम समय में रास्ता पूरा करने में सक्षम था 👀
Google पाठ्यक्रमों से परे अपनी जेनरेटिव एआई सीखने की यात्रा कैसे जारी रखें
मैं यह सोचना चाहूंगा कि हमारी सीखने की यात्रा कभी भी केवल एक स्रोत पर निर्भर नहीं होनी चाहिए, यहां कुछ अन्य पाठ्यक्रम हैं जिन पर आप नज़र डाल सकते हैं:
