IA generativa para iniciantes

 (microsoft.github.io)
1 pontos por GN⁺ 2023-11-25 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Curso introdutório criado pelos Microsoft Cloud Advocates com 21 lições, para que desenvolvedores criando seu primeiro app de IA generativa possam acompanhar dos conceitos à implementação
  • As lições são divididas em Learn, com foco em teoria, e Build, com exemplos de código, oferecendo exemplos em Python e TypeScript sempre que possível
  • As práticas podem ser executadas com Azure OpenAI Service, GitHub Marketplace Model Catalog ou OpenAI API, ampliando as opções de ambiente de aprendizado
  • Cada lição inclui uma breve introdução em vídeo, documentação em README, exemplos de código e links para estudos adicionais, facilitando o aprendizado independente
  • Há tradução para mais de 50 idiomas, mas o clone local pode ficar grande; para excluir os arquivos traduzidos, é útil usar sparse checkout

Curso introdutório com 21 lições

  • Generative AI for Beginners é um curso introdutório de aplicações de IA generativa criado pelos Microsoft Cloud Advocates
  • É composto por 21 lições no total, e cada lição trata de um tema independente, permitindo começar pelo ponto desejado
  • Há dois tipos de lição
    • Learn: explica os conceitos de IA generativa
    • Build: aborda conceitos junto com exemplos de código
  • Sempre que possível, são fornecidos exemplos de código em Python e TypeScript
  • Desenvolvedores .NET podem consultar Generative AI for Beginners (.NET Edition)
  • Cada lição inclui uma seção Keep Learning com materiais adicionais de estudo

Preparação para as práticas

  • Para executar o código do curso, é possível usar uma das opções abaixo
  • Ter conhecimentos básicos de Python ou TypeScript ajuda no aprendizado
  • É necessária uma conta do GitHub para fazer fork do repositório completo para a própria conta
  • A configuração do ambiente de desenvolvimento é abordada na lição Course Setup

Suporte a traduções e otimização do clone local

  • O curso inclui traduções para mais de 50 idiomas e oferece traduções mantidas atualizadas automaticamente via GitHub Action
  • A lista de idiomas suportados inclui Arabic, Chinese, French, German, Hindi, Japanese, Korean, Spanish, Vietnamese e outros
  • Os arquivos de tradução podem aumentar o tamanho do download do repositório
  • Para clonar mais rápido sem as traduções, é possível excluir translations e translated_images com sparse checkout
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Estrutura básica das lições

  • Cada lição inclui os seguintes elementos
    • Uma breve introdução em vídeo sobre o tema
    • Uma lição em formato de documentação baseada em README
    • Exemplos de código em Python e TypeScript com suporte a Azure OpenAI e OpenAI API
    • Links de recursos para continuar o aprendizado

Fluxo completo das lições

Materiais adicionais e formas de participar

Leituras relacionadas

1 comentários

 
GN⁺ 2023-11-25
Comentários do Hacker News

  • Tenho curiosidade sobre recomendações de cursos ou livros que abordem não como usar IA generativa, mas como ela realmente funciona

  • Tenho curiosidade se existe uma trilha de aprendizado para alguém que nunca mexeu com AI/ML
    Perguntei ao ChatGPT, e ele recomendou começar por álgebra linear, seguir para cálculo, probabilidade e estatística; a etapa 2 seria fundamentos de machine learning, e a etapa 3, deep learning e redes neurais
    Não sei o quanto essa sugestão faz sentido, e eu sou desenvolvedor de software

    • Esse não é o caminho certo para aprender os fundamentos de deep learning
      Basta fazer os cursos Intro to Machine Learning e Deep Learning do Andrew Ng no Coursera
      Ouvi dizer que 『Deep Learning』, de Goodfellow et al., também é muito bom, mas não li pessoalmente
      Revisar cursos completos padrão de cálculo ou álgebra linear seria perda de tempo
      É melhor aprender apenas a matemática relevante ensinada no começo de cursos de IA ou livros de deep learning, e pular os 90% irrelevantes de cada disciplina introdutória
      Digo isso como alguém que, cerca de 10 anos atrás, construía redes neurais do zero
    • Gosto muito mais de álgebra linear do que de cálculo, mas sinto que, para acompanhar um bom curso de álgebra linear, é preciso ter um certo grau de maturidade matemática que se desenvolve ao passar por cálculo
      Saber cálculo permite entrar em teoria da aproximação, como aproximação de Padé, que é uma área bonita onde cálculo e álgebra linear se encontram
      De todo modo, 『Schaum's Outline of Linear Algebra』 foi provavelmente o melhor livro de álgebra linear que já li, e também aborda de leve algumas partes de álgebra abstrata
    • Depende muito do que você realmente quer
      1. Usar modelos existentes: o caminho mais fácil costuma ser um serviço web pago; o mais difícil é instalar localmente, o que exige um bom computador
      2. Entender como os modelos funcionam
      3. Entender, de forma geral, para onde essa tendência está indo
      4. Conseguir treinar ou fazer fine-tuning de modelos existentes
        4.1 Criar frameworks para geração de modelos
        4.2 Criar frameworks para testes, treinamento, inferência etc.
      5. Projetar modelos: varia muito por área, então é preciso se especializar para ir fundo
      6. Finalmente criar AGI
        Cada um exige competências diferentes
        Para alguns, basta acompanhar as notícias; para outros, é preciso saber programar; para outros ainda, teoria ou filosofia importam mais
        Não dá para ter tudo, mas mesmo sem nenhuma competência relacionada é possível chegar mais ou menos aos 4 primeiros
        Claro que o caminho mais fácil é virar “especialista” em ética
    • Depende se você quer usar ou construir
      Se for o segundo caso, a recomendação do ChatGPT é um bom ponto de partida; se for o primeiro, cursos como este são um bom começo
    • Recomendo o curso zero to hero do Andrej Karpathy
      É muito bom, consiste em 8 videoaulas e você pode acompanhar no seu próprio notebook Jupyter
      Cada aula tem cerca de 1 a 2 horas

  • Pelo ritmo de evolução e pela velocidade com que novos paradigmas são explorados, este curso parece que vai ficar desatualizado rapidamente
    Aprendi IA generativa há 2 anos, e as ferramentas usadas na época já estão todas obsoletas

  • Tenho curiosidade se existe algo parecido no lado open source

  • Parece marketing da Azure, então não gostei

  • Se você procura um guia prático sobre como usar LLMs, recomendo muito "Hackers Guide to language models", do Jeremy Howard
    É um vídeo de 1,5 hora cheio de informações práticas: https://youtu.be/jkrNMKz9pWU

  • Parece que isto exige acesso ao Azure OpenAI, mas acho que usuários individuais não conseguem obter isso e que só está aberto a alguns clientes empresariais

  • Parece tanto material de marketing que não entendo muito bem por que foi postado aqui

    • Não sei que parte parece marketing
      Dei uma olhada no conteúdo, e ele parece bastante abrangente para um técnico que está querendo entrar nessa tecnologia