The fields of Artificial Intelligence and Machine Learning are considered the most relevant areas in Information Technology. They are responsible for using intelligent algorithms to build software and hardware that simulate human capabilities. The job market for Machine Learning is on the rise in various parts of the world, and the trend is for professionals in this field to be in even higher demand. In fact, some studies suggest that knowledge in this area will soon become a prerequisite for IT professionals.
To guide you into this field, this course provides both theoretical and practical insights into the latest Artificial Intelligence techniques. This course is considered comprehensive because it covers everything from the basics to the most advanced techniques. By the end, you will have all the necessary tools to develop Artificial Intelligence solutions applicable to everyday business problems. The content is divided into seven parts: search algorithms, optimization algorithms, fuzzy logic, machine learning, neural networks and deep learning, natural language processing, and computer vision. You will learn the basic intuition of each of these topics and implement practical examples step by step. Below are some of the projects/topics that will be covered:
Finding optimal routes on city maps using greedy search and A* (star) search algorithms
Selection of the cheapest airline tickets and profit maximization using the following algorithms: hill climb, simulated annealing, and genetic algorithms
Prediction of the tip you would give to a restaurant using fuzzy logic
Classification using algorithms such as Naïve Bayes, decision trees, rules, k-NN, logistic regression, and neural networks
Prediction of house prices using linear regression
Clustering bank data using k-means algorithm
Generation of association rules with Apriori algorithm
Data preprocessing, dimensionality reduction, and outlier detection in databases
Prediction of stock prices using time series analysis
Data visualization and exploration in the context of the COVID-19 disease database
Building of a reinforcement learning agent to control a taxi for passenger transportation
Classification of cat and dog images using convolutional neural networks
Classification of Homer and Bart images from The Simpsons cartoon using convolutional neural networks
POS tagging, lemmatization, stemming, word cloud, and named entity recognition using natural language processing techniques
Implementation of a sentiment classifier in the context of a Twitter dataset
Face detection and recognition in images
Object tracking in videos
Generation of images that do not exist in the real world using advanced Computer Vision techniques
Each type of problem requires different techniques for its solution, so by covering all AI areas, you'll know which techniques to use in various scenarios! Throughout the course, we will use the Python programming language and the graphical tool Orange. If you are not familiar with Python, you will have access to over 5 hours of video exercises covering the basics of this programming language. This course is suitable for your first exposure to Artificial Intelligence, as it covers all the necessary topics in theory and practice. If you are more advanced in this field, you can use this course as a reference to learn new areas and review concepts.
The fields of Artificial Intelligence and Machine Learning are considered the most relevant areas in Information Technology. They are responsible for using intelligent algorithms to build software and hardware that simulate human capabilities. The job market for Machine Learning is on the rise in various parts of the world, and the trend is for professionals in this field to be in even higher demand. In fact, some studies suggest that knowledge in this area will soon become a prerequisite for IT professionals.
To guide you into this field, this course provides both theoretical and practical insights into the latest Artificial Intelligence techniques. This course is considered comprehensive because it covers everything from the basics to the most advanced techniques. By the end, you will have all the necessary tools to develop Artificial Intelligence solutions applicable to everyday business problems. The content is divided into seven parts: search algorithms, optimization algorithms, fuzzy logic, machine learning, neural networks and deep learning, natural language processing, and computer vision. You will learn the basic intuition of each of these topics and implement practical examples step by step. Below are some of the projects/topics that will be covered:
Finding optimal routes on city maps using greedy search and A* (star) search algorithms
Selection of the cheapest airline tickets and profit maximization using the following algorithms: hill climb, simulated annealing, and genetic algorithms
Prediction of the tip you would give to a restaurant using fuzzy logic
Classification using algorithms such as Naïve Bayes, decision trees, rules, k-NN, logistic regression, and neural networks
Prediction of house prices using linear regression
Clustering bank data using k-means algorithm
Generation of association rules with Apriori algorithm
Data preprocessing, dimensionality reduction, and outlier detection in databases
Prediction of stock prices using time series analysis
Data visualization and exploration in the context of the COVID-19 disease database
Building of a reinforcement learning agent to control a taxi for passenger transportation
Classification of cat and dog images using convolutional neural networks
Classification of Homer and Bart images from The Simpsons cartoon using convolutional neural networks
POS tagging, lemmatization, stemming, word cloud, and named entity recognition using natural language processing techniques
Implementation of a sentiment classifier in the context of a Twitter dataset
Face detection and recognition in images
Object tracking in videos
Generation of images that do not exist in the real world using advanced Computer Vision techniques
Each type of problem requires different techniques for its solution, so by covering all AI areas, you'll know which techniques to use in various scenarios! Throughout the course, we will use the Python programming language and the graphical tool Orange. If you are not familiar with Python, you will have access to over 5 hours of video exercises covering the basics of this programming language. This course is suitable for your first exposure to Artificial Intelligence, as it covers all the necessary topics in theory and practice. If you are more advanced in this field, you can use this course as a reference to learn new areas and review concepts.
Welcome to "Mastering Generative AI with Large Language Models: A Hugging Face Guide". In today's AI-driven world, Large Language Models (LLMs) have revolutionized the realm of generative AI, enabling machines to generate human-like text, answer questions, and even author original content. This course is meticulously crafted to provide you with a deep understanding of these models and how to harness their power using the renowned Hugging Face platform.
Our journey begins with a robust introduction to the world of LLMs, deciphering their intricacies, and exploring the management of their compute requirements. From there, we transition into the Hugging Face universe, a pivotal platform offering an array of pre-trained models ready to be utilized in innovative applications.
But understanding the theory isn't enough; practical knowledge is vital. This is why our second section delves deep into the workings of Transformers, one of the core components behind LLMs. Get hands-on with manipulating datasets, building your custom models, and understanding the art of tokenization.
Lastly, a special emphasis is laid on training and fine-tuning. Learn how to tailor LLMs to your specific needs, be it summarization or text generation. With techniques like Instruction Fine-tuning and PEFT, you'll master the art of tweaking models to perfection. We will finish off the course by training a GPT-2 completely from scratch to generate text on our custom dataset.
Welcome to "Mastering Generative AI with Large Language Models: A Hugging Face Guide". In today's AI-driven world, Large Language Models (LLMs) have revolutionized the realm of generative AI, enabling machines to generate human-like text, answer questions, and even author original content. This course is meticulously crafted to provide you with a deep understanding of these models and how to harness their power using the renowned Hugging Face platform.
Our journey begins with a robust introduction to the world of LLMs, deciphering their intricacies, and exploring the management of their compute requirements. From there, we transition into the Hugging Face universe, a pivotal platform offering an array of pre-trained models ready to be utilized in innovative applications.
But understanding the theory isn't enough; practical knowledge is vital. This is why our second section delves deep into the workings of Transformers, one of the core components behind LLMs. Get hands-on with manipulating datasets, building your custom models, and understanding the art of tokenization.
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この講座は「ジェネレーティブAI（画像生成AI）入門【Stable Diffusion】-プロンプトでハイクオリティな画像制作が可能」の補足教材です。
補講とお考えください。
そのため、上記講座をすでに受講済みの方が対象です。
よくご確認の上、受講お願いします。
＜講座内容＞
ControlNetは、lllyasvielによって開発されたStableDiffusion web UIの拡張機能です。これは、ノイズから高品質の画像を生成する生成的敵対ネットワーク（GAN）の一種であるStable Diffusion Modelに基づいています。
この技術はStable Diffusion web UI「AUTOMATIC1111」にたった二週間程度で搭載されました。
現在では一般的に「ControlNet」というと、このAUTOMATIC1111の拡張機能としての「ControlNet」を指して使います。
ControlNetは、「画像生成AIにおける二度目の革命」と言われるほど非常に高いポテンシャルと画期的な機能を搭載しており、さまざまな機能によって、例えばtxt2imgにおけるガチャ要素を極限まで排除できます。
リアルなポートレート、3Dキャラクター、ファンタジー風景、ドット絵、抽象的な芸術など、さまざまなスタイルの画像を作成するために使用されています。
ControlNetに搭載されている機能の中から９つを厳選して学習します。
SoftEdge：入力画像から大まかな線画を作成し、それをベースに新たに画像を生成(cannyとの違いはアルゴリズム)
mlsd：直線を検出しそれをベースに新たに画像を生成（主にインテリアや建物に使用）
Openpose：入力画像からキーポイントを検出(棒人間)、それをベースに新たに画像を生成
Scribble：手書きのラフ画をベースに新たに画像を生成
Inpaint：入力した画像の一部だけ修正できる
Instruct Pix2Pix：「Instruct Pix2Pix」で画像を指示通り書き換える
Lineart：入力画像を線画に変換し、それをベースに新たに画像を生成
Tile：画質を上げる、アップスケーリング機能
reference_only：顔を固定して別の構図の画像を生成
しかし、実際に使ってみると、どのようなときにどのようなモデルを使えばいいのかわかりにくいのも事実です。
ですから、この講座では、Controlnetの15程度ある機能の中から、9の主要な使い方を70分で解説していきます。
この講座を完全に受講し終わると、あなたの画像生成技術は強固たるものになるでしょう！！
この講座は「ジェネレーティブAI（画像生成AI）入門【Stable Diffusion】-プロンプトでハイクオリティな画像制作が可能」の補足教材です。
補講とお考えください。
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ControlNetは、lllyasvielによって開発されたStableDiffusion web UIの拡張機能です。これは、ノイズから高品質の画像を生成する生成的敵対ネットワーク（GAN）の一種であるStable Diffusion Modelに基づいています。
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現在では一般的に「ControlNet」というと、このAUTOMATIC1111の拡張機能としての「ControlNet」を指して使います。
ControlNetは、「画像生成AIにおける二度目の革命」と言われるほど非常に高いポテンシャルと画期的な機能を搭載しており、さまざまな機能によって、例えばtxt2imgにおけるガチャ要素を極限まで排除できます。
リアルなポートレート、3Dキャラクター、ファンタジー風景、ドット絵、抽象的な芸術など、さまざまなスタイルの画像を作成するために使用されています。
ControlNetに搭載されている機能の中から９つを厳選して学習します。
SoftEdge：入力画像から大まかな線画を作成し、それをベースに新たに画像を生成(cannyとの違いはアルゴリズム)
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Openpose：入力画像からキーポイントを検出(棒人間)、それをベースに新たに画像を生成
Scribble：手書きのラフ画をベースに新たに画像を生成
Inpaint：入力した画像の一部だけ修正できる
Instruct Pix2Pix：「Instruct Pix2Pix」で画像を指示通り書き換える
Lineart：入力画像を線画に変換し、それをベースに新たに画像を生成
Tile：画質を上げる、アップスケーリング機能
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しかし、実際に使ってみると、どのようなときにどのようなモデルを使えばいいのかわかりにくいのも事実です。
ですから、この講座では、Controlnetの15程度ある機能の中から、9の主要な使い方を70分で解説していきます。
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이 강의는 유데미 강좌 중 "OpenAI Python API Bootcamp: Learn to use AI, GPT, and more!"와 동일한 강의이며, 한국어 자막이 기존 강의와 다르게 전문 한글 자막이 제공됩니다. 또한 강의 내용에 대한 질문은 Q&A에 영어로 남겨주시면 오리지널 강사님으로부터 답변을 받으실 수 있습니다. 강의 내용 외의 문의는 한국어로 남겨주셔도 되며, 웅진씽크빅 글로벌에서 매일 확인하여 답변드리고 있으니 편하게 질문해주세요! :)
OpenAI 가 제공하는 Python API 를 최대치로 이용하는 방법을 알려드리는 과정에 오신 것을 환영합니다!
본 과정에서 여러분은 OpenAI 의 강점을 이용해, 파이썬으로 지능 AI 애플리케이션과 솔루션을 만드는 방법을 배울 수 있습니다. OpenAI API 는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등을 위한 기능을 제공하는 뛰어난 AI 플랫폼 중 하나입니다. OpenAI API 를 이용해 사람의 언어를 이해하고 그에 반응할 수 있는 AI 애플리케이션을 만들어 텍스트를 생성하고 감정 분석을 수행하는 등 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.
본 과정은 프로젝트를 기반으로 설명을 제공하며, 각 섹션마다 제공하는 프로젝트는 스타트업에 적합한 아이디어를 토대로 합니다. 섹션을 하나씩 따라가면서 다양한 프로젝트를 통해 새 기술을 익혀나가실 수 있습니다.
이 과정을 수료하시면 파이썬으로 OpenAI API 를 활용하는 방법을 익힐 수 있으며 여러분의 개인 프로젝트에도 AI 를 적용할 수 있게 됩니다. OpenAI API 를 사용하기 위해 인증하는 법, API 를 호출하는 법, 그리고 결과를 분석하는 방법을 배웁니다. 또한 텍스트 생성과 질의 응답 등 NLP 작업을 수행하는 방법 및 API 를 이용해 AI 기반 솔루션 을 만드는 방법도 배우게 됩니다.
AI의 강점이 적용된 실질적인 프로젝트:
자연어를 SQL 쿼리로 만들기
자동 블로그 포스트 생성하기
재료를 가지고 자동으로 요리법 만들기
국제 신문을 번역하고 요약하기
자동으로 파이썬 docstring 생성하기
내 상황에 맞게 챗봇 튜닝하기
Reddit 글을 감정 분석하기
기업 문서를 벡터 임베딩 처리하기
과정 전체를 거치며 실제 사례와 실습을 통해 실전 경험을 쌓을 수 있으며 새롭게 배운 내용을 바로 적용할 수 있습니다. 또한 에러를 처리하거나 성능을 최적화하는 등 OpenAI API 를 효율적으로 처리한 사례들도 배웁니다.
여러분이 소프트웨어 개발자이든 데이터 사이언티스트이든 혹은 단순히 AI 를 배우고 싶은 분이든, 이 과정은 여러분을 위한 과정입니다. 과정을 수료하시면 OpenAI API 를 활용하는 데 필요한 기반을 쌓아 스스로 AI 솔루션 을 개발할 수 있게 됩니다.
자, 이제 스킬업 하시고 AI 세계에 빠져들 준비가 되셨다면 지금 수강신청하셔서
OpenAI API 를 활용해 파이썬으로 AI 애플리케이션을 개발해보는 놀라운 경험을 해보세요!
이 강의는 유데미 강좌 중 "OpenAI Python API Bootcamp: Learn to use AI, GPT, and more!"와 동일한 강의이며, 한국어 자막이 기존 강의와 다르게 전문 한글 자막이 제공됩니다. 또한 강의 내용에 대한 질문은 Q&A에 영어로 남겨주시면 오리지널 강사님으로부터 답변을 받으실 수 있습니다. 강의 내용 외의 문의는 한국어로 남겨주셔도 되며, 웅진씽크빅 글로벌에서 매일 확인하여 답변드리고 있으니 편하게 질문해주세요! :)
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본 과정은 프로젝트를 기반으로 설명을 제공하며, 각 섹션마다 제공하는 프로젝트는 스타트업에 적합한 아이디어를 토대로 합니다. 섹션을 하나씩 따라가면서 다양한 프로젝트를 통해 새 기술을 익혀나가실 수 있습니다.
이 과정을 수료하시면 파이썬으로 OpenAI API 를 활용하는 방법을 익힐 수 있으며 여러분의 개인 프로젝트에도 AI 를 적용할 수 있게 됩니다. OpenAI API 를 사용하기 위해 인증하는 법, API 를 호출하는 법, 그리고 결과를 분석하는 방법을 배웁니다. 또한 텍스트 생성과 질의 응답 등 NLP 작업을 수행하는 방법 및 API 를 이용해 AI 기반 솔루션 을 만드는 방법도 배우게 됩니다.
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このコースでは、AIを活用して誰でも簡単に本格的なミュージックを作成できる方法を学びます。特に初心者の方に向けて、わかりやすく丁寧に解説しています。この講座を受講することで、作曲から歌唱、さらにはミックスとマスタリングまで、一通りの音楽制作プロセスをAIの力を借りて効率よく学べます。
主要なツールとしては、SOUNDRAWでの作曲、Synthesizer Vでの歌唱、そしてStudio Oneでの編集とミックスがあります。これらのツールを使って、音楽制作の基本から応用までを網羅しています。
音楽制作は多くの人にとって高いハードルとされがちですが、この講座を通じてAIの力を活用することで、そのハードルを大きく下げることができます。初心者でも短期間で成果を出せるように設計されています。
さらに、この講座はただの入門コースにとどまらず、応用的なテクニックなどについても触れています。これにより、基本的なスキルを身につけた後も、さらに高度な音楽制作に挑戦することが可能です。
このコースは、音楽制作に興味がある方、AIと音楽の融合に興味がある方、そしてこれから音楽制作を始めたいと考えている方に最適です。ネットにつながるパソコンがあれば、どこでも学習できます。是非、この講座で音楽制作の新しい可能性を探してみてください。
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