Generative AI Foundations

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Generative AI Foundations

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Learn Generative AI with LLMs

Dozent: Edureka

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 8 Stunden

3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Master Generative AI concepts, apply them in code generation and gain expertise in advanced models like Autoencoders and GANs.

Wichtige Details

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Welcome to the "Generative AI Foundations" course, a learning journey designed to equip you with a deep understanding of Generative AI, its principles, methodologies, and applications across various domains.

By the end of this course, you will have acquired the knowledge and skills to: - Grasp the foundational concepts and technical intricacies of Generative AI, including its advantages and limitations. - Apply Generative AI for code generation, enhancing your programming efficiency and creativity in Python and other languages. - Master the art of prompt engineering to optimize interactions with AI models like ChatGPT, leading to improved outcomes in code generation and beyond. - Utilize ChatGPT for learning and mastering Python, data science, and software development practices, thereby broadening your technical skill set. - Explore the revolutionary fields of Autoencoders and Generative Adversarial Networks (GANs), understanding their architecture, operation, and applications. - Dive into the world of language models and transformer-based generative models, gaining insights into their mechanisms, applications, and impact on the future of AI. This course is meticulously crafted to cater to a broad audience, including software developers, data scientists, AI enthusiasts, and professionals seeking to leverage Generative AI technologies for innovative solutions. While prior knowledge of Generative AI Fundamentals or Python Coding is helpful, but it is not a prerequisite to complete the course. Whether you're looking to enhance your existing skills or embark on a new career path in the field of AI, this course will provide you with the knowledge, practical skills, and confidence to succeed. Join us on this exciting journey into the world of Generative AI!

This module is designed to equip learners with a solid understanding of Generative AI principles, models, and applications, setting the stage for more advanced exploration. Through engaging lessons that include videos on the overview of Generative AI, its principles, understanding its models, and the advantages and disadvantages, along with practical applications like code generation and prompt engineering, participants will gain valuable insights. This module also emphasizes ethical considerations and includes practice assignments and discussion prompts to encourage active learning and application of concepts. Whether you're new to AI or looking to enhance your understanding of Generative AI's capabilities, this module provides the essential knowledge base to start your journey.

Das ist alles enthalten

16 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen

16 VideosInsgesamt 85 Minuten

Course Introduction4 MinutenModulvorschau
Overview of Generative AI7 Minuten
Generative AI Principles2 Minuten
Generative AI vs. Generative AI Model5 Minuten
Understanding Generative AI Models6 Minuten
Transformer - Based , Energy - Based & Conditional Generation Models3 Minuten
Generative AI for Code Generation3 Minuten
Benefits of Generative AI for Code Generation4 Minuten
Introduction to ChatGPT3 Minuten
Log-in Process4 Minuten
Code Generation with ChatGPT5 Minuten
Leveraging ChatGPT to Learn Data Science with Python6 Minuten
Visualization with Gen AI7 Minuten
Exploratory Data Analysis4 Minuten
Demonstration on Exploratory Data Analysis6 Minuten
Exploratory Data Analysis with the help of ChatGPT7 Minuten

6 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Course Overview5 Minuten
Ethical Considerations in Generative AI: A Guide for Responsible Innovation10 Minuten
How to use Discussion Forums5 Minuten
ChatGPT Account Creation10 Minuten
How Python Professionals can use ChatGPT10 Minuten
Generative AI: Foundations, Applications, and Ethical Exploration10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 29 Minuten

Knowledge Check: Generative AI Getting Started3 Minuten
Knowledge Check: Prompt Engineering Fundamentals3 Minuten
Knowledge Check: Leveraging ChatGPT by Software Developers3 Minuten
Knowledge Check: Generative AI-Getting Started20 Minuten

3 DiskussionsthemenInsgesamt 30 Minuten

Balancing Innovation and Ethical Responsibility in Generative AI Applications10 Minuten
Optimize Prompt Design10 Minuten
Python Development Workflow 10 Minuten

This module is crafted to provide an in-depth understanding of how these models function, their architectural nuances, and their wide array of applications in the tech industry. Starting with the basics of Autoencoders, learners will explore the workings and variations of these networks, including Variational Autoencoders (VAEs), and understand their significance in data compression and generative tasks. The journey continues with an exploration of GANs, from their foundational architecture to the nuances of training and the exploration of their diverse variants. Through practical assignments, engaging video content, and focused readings, participants will gain hands-on experience working with these models, culminating in a deeper comprehension of their capabilities and limitations.

Das ist alles enthalten

10 Videos3 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen

10 VideosInsgesamt 57 Minuten

Working of Autoencoders10 MinutenModulvorschau
Variational Autoencoders6 Minuten
Introduction to GAN5 Minuten
Working of GAN3 Minuten
Basic GAN Architecture5 Minuten
Variants of GANs6 Minuten
BigGAN2 Minuten
Training GANs6 Minuten
About GAN3 Minuten
Data Compression with Autoencoders7 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Variational Autoencoders: Applications and Insights10 Minuten
Technical Symphony of Variational Autoencoders in Data Compression10 Minuten
Summary and Consolidation of Autoencoders and GANs10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 29 Minuten

Knowledge Check: Basic Autoencoders3 Minuten
Knowledge Check: GAN Architecture3 Minuten
Knowledge Check: GAN Practicals3 Minuten
Knowledge Check: Autoencoders and GANs20 Minuten

3 DiskussionsthemenInsgesamt 30 Minuten

Transforming Industries with Autoencoders and VAEs: Benefits and Challenges10 Minuten
Adversarial Dynamics in GANs10 Minuten
Overcoming GAN Challenges for Enhanced Creativity and Realism10 Minuten

This module provides an in-depth exploration of Language Models and Transformer-based Generative Models, foundational elements in natural language processing and artificial intelligence. Starting with an overview of language models, it progresses to cover the revolutionary transformer architecture, detailing its attention mechanism and various advanced models. The module then shifts focus to groundbreaking models such as GPT and BERT, examining their development, capabilities, and the wide array of applications they enable in the AI domain. Concluding with comprehensive assessments, including practice and graded assignments on cutting-edge topics like VAEs and GANs, the module offers a holistic understanding of how these technologies drive innovation in AI research and applications.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

9 VideosInsgesamt 46 Minuten

Exploring Language Models5 MinutenModulvorschau
Types of Language Models6 Minuten
Transfer Models5 Minuten
Applications of Language Models7 Minuten
Summarization and Search2 Minuten
Introduction to GPT4 Minuten
Understanding GPT4 Minuten
BERT5 Minuten
Inference in BERT4 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

The Transformer Architecture: Attention Mechanism10 Minuten
Advanced Transformer Models10 Minuten
Applications of Transformer Based Models10 Minuten
Module Summary: Exploring Language Models and Transformer-Based Generative Models10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 26 Minuten

Knowledge Check: Language Models3 Minuten
Knowledge Check: GPT and BERT3 Minuten
Knowledge Check: Language Models and Transformer-based Generative Models20 Minuten

This final module is designed to consolidate the knowledge and skills learners have acquired throughout the course. It starts with a Practice Project, encouraging learners to apply their understanding in a hands-on manner, thus bridging the gap between theoretical knowledge and practical application. Following this, the module offers a Graded Assignment on Gen AI Fundamentals, aimed at rigorously evaluating the learners' grasp of the key concepts, techniques, and applications explored in the course.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Aufgabe

Dozent

Edureka

47 Kurse41.960 Lernende

von

Edureka

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

The Generative AI Foundations course is designed to introduce learners to the fundamentals of generative artificial intelligence. The course covers a wide range of topics, including the principles of generative AI, code generation with ChatGPT, prompt engineering, leveraging ChatGPT for learning Python and software development, autoencoders, GANs (Generative Adversarial Networks), language models, and transformer-based generative models. Through videos, readings, and practical assignments, learners will gain a comprehensive understanding of generative AI technologies and their applications.

This course is ideal for anyone interested in understanding and working with generative AI technologies, including software developers, data scientists, researchers, and students in computer science or related fields. Prior knowledge of Python and basic concepts of machine learning will be helpful but not mandatory.

The course content is delivered through a mix of instructional videos, reading materials, and practice assignments. Each lesson includes videos that cover key topics, readings to deepen your understanding, and practical assignments to apply what you've learned. There are also discussion prompts to encourage interaction among students. The course content is delivered through a mix of instructional videos, reading materials, and practice assignments. Each lesson includes videos that cover key topics, readings to deepen your understanding, and practical assignments to apply what you've learned. There are also discussion prompts to encourage interaction among students.

The knowledge gained from this course can be applied in various domains such as software development, data science, content generation, image and video generation, enhancing creativity in design, and solving complex computational problems with generative models. Additionally, the skills learned can be utilized in academic research and industry projects focused on AI and machine learning.

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

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Autoencoders and GANs

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Language Models and Transformer-based Generative Models

Das ist alles enthalten

Course Wrap-up and Assessment

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Häufig gestellte Fragen

What is the Generative AI Foundations course about?

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