
Coursera
斯坦福大学计算机教授Daphne Koller和吴恩达(Andrew Ng)联合创立,初衷是让全球用户都能接触顶尖教育资源。
由微软云技术团队推出的《Generative AI for Beginners》开源课程,专为零基础学习者设计,通过18课时系统化教学(含代码示例)覆盖生成式AI全栈知识。课程分为“理论学习—框架搭建—项目开发”三阶段,结合Jupyter Notebook与实战案例,帮助用户从概念理解进阶到独立开发AI应用。
以下为课程核心模块及其技术实现逻辑(按优先级排序):
模块 | 技术原理说明 | 适用场景示例 |
---|---|---|
生成模型基础 | 基于深度神经网络(如Transformer)的监督学习,通过海量数据训练参数优化 | 文本生成、图像合成 |
检索增强生成(RAG) | 结合外部知识库优化输出,通过向量数据库实现上下文关联 | 智能客服、个性化推荐 |
多模态生成 | 跨模态对齐技术(CLIP模型),实现文本到图像/音频的联合编码 | 创意设计、多媒体内容生产 |
代码生成与调试 | 基于Codex模型的语法解析与语义推理,支持Python/TypeScript | 自动化编程、代码补全 |
伦理与安全实践 | 数据偏见检测算法与输出内容过滤机制 | 合规性审查、风险管控 |
分阶段学习:
• 入门阶段:优先完成前4课时的概念梳理(如生成式AI局限性、基础架构),搭配《AI与生成式人工智能入门指南》书籍辅助理解。
• 进阶阶段:利用Jupyter Notebook代码示例(微软GitHub项目)动手实现简单模型,结合Amazon Bedrock等云平台进行部署测试。
结合实践项目:
• 尝试复现课程中的“生成式AI创业公司”模拟项目,从需求分析到产品迭代全流程实践。
• 使用DALL-E或Stable Diffusion生成创意图像,并集成到应用中验证多模态能力。
👉 立即体验:Generative AI for Beginners官网