Лаборатория магии ИИ
Жесткая структура курса, интегрирующая четыре основных раздела: основы искусственного интеллекта, генерация больших моделей (GenAI и LLM), агенты и эволюционные вычисления (выделены как особенность PolyU) и этика. Логика курса последовательно проходит через восприятие и данные (уроки 1–3), когнитивные процессы и генерацию (уроки 4–6), агенты и эволюцию (уроки 7–9) и завершается этикой и будущим (урок 10).
Обзор курса
Краткое содержание
«Лаборатория искусственного интеллекта» — это строгий, комплексный курс, разработанный для глубокого, последовательного понимания современного искусственного интеллекта. Программа состоит из четырёх постепенно усложняющихся модулей: базовые концепции (восприятие и данные), продвинутые генеративные возможности (познание и генерация с помощью больших языковых моделей и моделей диффузии), автономные системы (агенты и эволюционное вычисление) и этическое управление (этика и будущее). Учащиеся будут проходить путь от понимания числового представления данных до мастерства в проектировании сложных систем, завершаясь всесторонним взглядом на ответственное создание и внедрение ИИ.
Этот курс предоставляет строгое, комплексное понимание современного ИИ, охватывая основы работы с данными, методы генерации с помощью больших языковых моделей (LLM), архитектуру автономных агентов и ключевые этические вопросы, необходимые для ответственного внедрения.
Цели обучения
- Освоить основы восприятия ИИ, представления данных (тензоры) и фундаментальных задач обучения с учителем, таких как классификация.
- Понять и контролировать большие языковые модели (LLM) и генеративный ИИ, применяя концепции прогнозирования последовательности, механизм внимания и продвинутые техники инжиниринга промптов.
- Проектировать и анализировать интеллектуальные агенты, интегрируя цикл «восприятие-принятие решения-действие» с продвинутыми методами оптимизации, основанными на популяции, такими как эволюционное вычисление.
- Различать генеративный и дискриминативный ИИ и объяснять механический процесс моделей диффузии для генерации изображений по тексту.
- Оценивать этические вызовы, присущие современному ИИ (смещение данных, вымышленные результаты, поддельные видео), и предлагать стратегии для ответственного симбиоза человека и ИИ.