大型语言模型（LLM）这么火，但是你知道它的工作原理或者怎样应用它吗？
最近，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达在推特上介绍了一门新课程《Generative AI with Large Language Models》。
课程概览
在这门课程中，你可以进修到有关于AI、LLM的基础知识、实践技能，并且对生成式AI的功能有所相识。除此之外课程将带领你深化研究通用AI的最新内容，加深你对公司应用尖端科技来创造价值的相识。更重要的是，你还能获得AWS AI 的从业者们的知道。他们正在业务用力中积极建构和摆设AI，这样生动且具象的案例一定能让你对AI的利用及摆设印象深刻。
当然，课程的进修并非一蹴而就，为了「吃透」知识点，你需要完成以下内容：
深化相识生成式AI，以能够详细描述基于LLM的生成式AI的生命周期，从数据收集和模型选择，到性能评估和摆设；详细描述用来支持LLM的Transformer架构，包括它的训练方式，以及如何进行微调来使LLM能够适应各种特定用例；应用经验缩放定律在数据集大小、计算预算和推理要求之间优化模型的目标函数；利用最先辈的训练、调优、推理、工具和摆设方法，在项目的特定约束下最大化模型的性能；听取行业研究人员和从业者的故事后，探讨生成性AI为企业创造的挑战和机会；完成课程后，获得Coursera证书，用来证明你的技能。
课程的讲课大纲如下，大家可做参考进一步相识讲课内容。
该课程为分歧身份的学生提供了分歧的进修内容：
如果你是数据科学家，你可以在课程中相识生成式AI的基本结构和机制，并索求该领域进一步创新的途径；如果你是呆板进修工程师，你可以在课程中进修分歧的用例和利用程序时，一并如何进修更好地训练、优化和微调生成模型；如果你是prompt工程师，你可以在课程中索求高级提示技术，并进修如何应用生成配置参数控制输出；如果你是研究工程师，你可以在课程中以自己的生成AI先辈技术为基础，深化索求最先辈的生成模型和架构；如果你对生成式AI感兴趣，你可以在课程中相识如何应用生成式AI以及相关的基础知识，对于数据科学家:深化相识生成式人工智能的基本结构和机制，并索求该领域进一步创新的途径；对于呆板进修工程师:进修如何更好地训练、优化和微调生成模型，同时进修分歧的用例和利用程序。
也有网友提问，如果自己对AI完全不相识，这门课程可以作为入门课程进行进修吗？答案是否定的哦。这门课程是中级课程，需要有Pathon编程的精要才能够最大限度地利用它。你还应该熟悉呆板进修的基础知识，如监督进修和无监督进修、损失函数，将数据分为训练集、验证集和测试集等知识。
讲师介绍
该课程的讲师是来自AWS生成式 AI 开发团队的4位研究者，包括首席开发者Antje Barth、开发者Mike Chambers、首席架构师Chris Fregly和Shelbee Eigenbrode。
他们都是行业内的佼佼者，不仅相识最前沿的技术，更是熟悉其实际利用，跟随者他们的讲授，你会看到一片新的天地。
网友们对于该课程的评价颇高：课程内容丰富、全面，在技术细节上能对行业新人有很大提升。
如果你也感兴趣，就快报名参加吧。
参考链接：
New course! Generative AI with Large Language Models, created with @AWS and hosted on @coursera. This course goes deep into the technical foundations of LLMs and how to use them. You can sign up here: https://t.co/TYY37rUQ0c
You’ll work through the full life-cycle of a… pic.twitter.com/5rqeuLD23G
— Andrew Ng (@AndrewYNg) June 28, 2023
https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-with-llms/