掌握 LLM：動手編寫程式碼、調整與掌握 LLM

使用 Python 和 PyTorch 從頭開始編寫 LLM 並進行調整。並使用摺紙( Origami )探索生成式 AI 和深度學習

從這 16.5 小時的課程，你會學到

從頭開始，逐行編碼和訓練 LLM，詳細理解每個概念
深入理解並分析基於 Llama 系統的先進 LLM 架構
從頭開始編寫程式和訓練對齊程序，以使 LLM 與首選的互動形式保持一致
深入理解注意力機制、交叉熵損失、神經網路學習方式等關鍵概念
透過使用摺紙( Origami )深入探索深度學習和神經網絡
視覺理解：深入研究 LLM 的核心，並直觀地探索其注意力矩陣在整個訓練過程中如何演變。
除了編寫程式碼外，每個部分還包括與這些架構和生成式 AI 相關的關鍵概念的深入解釋

要求

Python 基礎知識。掌握最基本的知識就足夠了，因為我們將逐行將所有小事一起編寫程式
您可以在 Google Colab 等免費線上平台上進行程式編輯，也可以使用本地筆記型電腦或桌上型電腦進行編碼
充滿熱情。我們將真正深入研究程式碼和程式碼周圍的概念。如果您在整個課程中保持專注和積極性，您可以大量成長和擴展您的知識和經驗，讓我們開始吧:)

課程說明

深入學習您將體驗到的最令人興奮、最實用的 LLM 課程！這不僅是學習，更是一場冒險，它將讓您從人工智慧愛好者轉變為尖端技術的創造者。人工智慧專家 Javier Ideami 是 Udemy 上最成功的人工智慧相關課程之一的創建者，他為您帶來了圍繞 LLM 技術的完全獨特的新體驗。

是什麼讓這門課不容錯過：

編寫您自己的 AI 世界：80% 使用 Python 和 Pytorch 進行實踐編寫程式。從頭開始，逐行建構 LLM。透過指尖觀看人工智慧的生動表現。然後進一步編寫一個緊湊版本的對齊過程，這是使 ChatGPT、GPT 4、Claude 和 Gemini 成為可能的魔力。
摺紙遇見人工智慧：成為世界第一的一部分！透過摺紙藝術揭開深度學習的奧秘。
視覺理解：透過深入了解 LLM 的核心，了解其註意力矩陣在整個訓練過程中如何演變，將編碼與視覺探索結合。
深入研究，循序漸進的學習曲線：只需要基本的 Python。我們將引導您了解 LLM 的所有複雜概念，從注意力機製到交叉熵等等。課程結束時，您將獲得有關生成式 AI 和 LLM 的高級技能和知識。
令人費解的結局：使用您自己大腦中的「生成式 AI」進行可選的引導冥想來結束它。頭腦=爆炸！
靈活的要求：在簡陋的 4GB GPU 或更強大的 GPU 上運行所有內容。從 Google Colab 到您值得信賴的筆記型電腦，靈活性是我們的口頭禪。在雲端或本機（Windows / Linux / Mac）。所有平台和設備都可以工作（至少具有 4GB GPU 記憶體）

課程亮點：

生成式 AI 簡介：深入探索生成式 AI 的迷人世界，在這裡機器的創造與創新超乎想像。
從頭開始撰寫 LLM：從頭開始撰寫並培養您自己的 LLM。
解鎖 LLM 泰坦：剖析高級 LLM 架構。一窺地球上最強大的 AI 系統的幕後花絮。
對齊 | 編碼寫出頂尖 LLM 的秘密武器：編碼最尖端的 LLM 對齊程序。這是讓 ChatGPT、GPT 4、Claude 和 Gemini 成為可能的關鍵階段，我們一起編寫了它的尖端變化。
摺紙人工智慧：折你的神經網路涅槃之路。體驗古代藝術與尖端科學的世界首次融合，以前所未有的方式掌握深度學習。
LLM 注意力機制的高級視覺化：直觀地了解 LLM 的核心（即注意力矩陣）在整個訓練過程中如何演變。
人工智慧遇見禪宗( Zen )：透過可選的令人費解的引導冥想來結束您的旅程。在連結科技和靈性的深刻結局中探索終極生成式 AI – 你自己大腦中的人工智慧。

多合一課/為什麼你不能錯過這個：

完整的套裝：您可以編寫小型 LLM 以及尖端對齊技術。您還將深入了解複雜的 LLM 架構。同時，無論是在編碼過程中，還是在獨特的摺紙體驗以及生成式人工智慧的初步介紹過程中，您都會深入研究有關 LLM 和深度學習的各種複雜概念。
獨特性：摺紙 + AI = 一種在其他地方找不到的學習經驗。透過摺紙的魔力了解有關深度學習和神經網路的重要見解。
實際操作掌握：80% 實用。學習和建構、培訓和協調。
面向未來的技能：將自己置於人工智慧革命的最前線。
還有更多：除此之外，本課程還為您提供了 Ideami 製作的免費工具、文章和資訊圖表，進一步豐富和加速您的學習。其中一些，例如 Loss Landscape 瀏覽器應用程式，是世界上獨一無二的工具，由 Ideami 為您創建。
輔助功能：複雜的概念解釋得如此清晰，你會感覺自己像個人工智慧低語者。

總之

這不僅是一門課程，更是一張進入人工智慧創造者俱樂部的門票。最後，您將編寫出 LLM 的課程，了解其最深層的秘密，編寫對齊技術，深入了解深度學習的深刻見解，並獲得實用技能，這些技能將使您成為任何房間的 AI 大師。

準備好編碼未來、透過摺紙折疊深刻的洞見並讓自己驚奇萬分了嗎？加入我們，踏上這段無與倫比的 LLM 技術核心之旅。立即註冊，為您一生中最有趣、最深刻、最具變革性的科技冒險做好準備！

目標受眾

AI 愛好者和開發人員：對人工智慧充滿熱情並具有 Python 基礎知識、想要深入了解 LLM 和生成式 AI 世界的個人。
技術創新者和創造者：有抱負的 AI 開發人員，希望處於技術尖端，學習從頭開始建立和理解複雜的 AI 系統。
AI 領域的學生和專業人士：在人工智慧相關領域學習或工作、尋求提高 LLM 和深度學習的實踐技能和理論理解的人。
具有創造力的好奇心：對科技與藝術的獨特融合感興趣的學習者，渴望透過摺紙等創新方法探索深度學習概念。
軟體工程師：對理解和編碼 LLM 以及與 LLM 實施 AI 對齊技術感興趣
一般對 LLM 的運作方式感到好奇並希望深入了解它們的人
一般想要使用 Python 和 Pytorch 擴展生成式 AI 經驗以對 LLM 進行程式設計和對齊程序的人
一般想要了解 ChatGPT、Gemini 或 Claude 內部工作原理的所有關鍵部分的人，以便獲得應用該技術的新方法的靈感
一般想要深入了解生成式 AI 、深度學習和神經網路的人
一般想要深入了解神經網路如何透過摺紙( Origami )以有趣且獨特的方式學習的人

講師簡介

Javier Ideami 多學科工程師、研究員和創意總監

Javier Ideami 是人工智慧和深度學習領域的專家，專門研究高階視覺化、電腦視覺和生成架構。他是一位多學科工程師、研究員、創意總監、藝術家和企業家。 Javier Ideami 的計畫和演講將他從矽谷帶到了峇裡島的叢林，包括史丹佛大學和加州大學柏克萊分校、聯合國糧農組織總部、倫敦金融中心、柏林國際文化外交會議等。

Ideami 代表了技術掌握、創造力和創業精神的獨特融合。作為一位屢獲殊榮的多學科工程師和創意人員，以及從人工智慧到擴增實境、粒子藝術等多個領域的先驅人物，他將技術和媒體融合在一起，突破界限並創造令人難忘的體驗。他獨特的多學科解決問題的方法，加上他對創新的不可抑制的渴望，提醒人們創造力的改變力量

生成式 AI 開發的先驅
例如：Geniverse 的共同創辦人，該平台是世界上第一個具有使用多種架構的文字到圖像和文字到視訊功能的生成式 AI 平台（在 DALL-E 推出之前）。 Geniverse 開創了一種獨特形式的靈活畫布介面，允許用戶與多個生成式 AI 模型進行互動

獨特 AI 工具的創造者
例如：LL Explorer 的創建者（世界各地許多教育機構都在使用該工具，可讓您可視化神經網路訓練過程的損失）

將生成式 AI 應用於電影製作的先驅
例如：Javier (哈維爾)的電影「Hamelin 77」是解決即時工程+應用多種生成式 AI 技術來補充故事敘述主題的先驅（文字到圖像、文字到影片、用於 3D 空間重建的 NeRF 等）
榮獲多項獎項：ROS 影展一等獎（西班牙）、LTUE 影展 AI 整合獎（美國）

結合AI+創意媒體的得獎作品
例如：圖騰，對亞洲著名多學科創意人士 Wallace Chan 作品的創意詮釋

榮獲法國坎城 FRFF 最佳實驗電影獎，並於 2022 年威尼斯藝術雙年展期間在義大利威尼斯 Fondaco Marcello 畫廊首映

AI 訓練視覺化研究的創新者
例如：Loss Landscape 計畫的創始人，該計畫是神經網路訓練和學習過程的高級視覺化領域的開創性計畫。
這項研究和計畫已在著名的場所得到了人工智慧領導人物的展示和讚揚。

出現在與人工智慧相關的熱門電視節目和播客中
例如：西班牙 RTVE 的 Orbita Laika、西班牙 RTVE 文化展、RTPA 電視台、DotCSV 播客

透過人機協作創作實驗音樂
例如：由人工智慧研究所委託創作的作品“LaTierraTu”，是哈維爾和不同人工智慧流程之間的合作

流行人工智慧相關文章的作者
例如：2021 年領先的 AI 出版品 Medium 上發表的全球閱讀量最多的 AI 相關文章的作者

重要人工智慧教育計畫的演講者
例如：西班牙人工智慧研究所高級人工智慧碩士課程主題演講嘉賓

使用 AI 資料創作獨特藝術品
例如：用獨特的人工智慧數據製作的藝術

知名 AI 公司/機構的 AI 會議和活動的演講者

例如: Weights & Biases talk、史丹佛大學、Synthetic Intelligence Forum、Roams talk、Asturias Power、Strive School

Javier(哈維爾)也曾在著名活動和機構中做過許多其他演講，包括史丹佛大學和加州大學柏克萊分校、聯合國糧農組織總部、倫敦金融中心、柏林國際文化外交會議、歐洲大數據會議等