课程链接: https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering
随着人工智能技术的快速发展，生成式预训练模型（如ChatGPT）正逐渐融入我们的日常生活与工作之中。为了帮助广大用户更好地发挥这些AI工具的潜力，我强烈推荐Coursera平台上的《Prompt Engineering for ChatGPT》课程。这门课程由专业团队精心设计，内容丰富，实用性强，适合各行各业的学习者。课程从基础的Prompt介绍开始，逐步引领学员掌握各种Prompt设计技巧，包括Prompt模式、少样本学习等高级技巧。通过丰富的案例和实践操作，你将学会如何高效地与ChatGPT沟通，解决实际问题，从而在教育、商业、技术等多个领域实现创新应用。无论你是AI初学者还是已有一定基础的开发者，这门课程都能带给你全新的认知和技能提升。强烈建议大家抓住这个学习的好机会，将AI变成你的得力助手，开启智能未来！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques
在人工智能快速发展的今天，掌握先进的深度学习工具变得尤为重要。Coursera上的《TensorFlow: Advanced Techniques》由DeepLearning.AI精心打造，涵盖了从模型定制到复杂应用的多个方面，适合有一定基础的学习者提升技能。该课程由四个模块组成，每个模块都配备丰富的实操练习和详细的讲解，帮助你深入理解TensorFlow的高级技术。
第一个模块《自定义模型、层和损失函数》让你学会利用不同的API构建灵活多样的模型架构。第二个模块《自定义与分布式训练》介绍Tensor对象的核心概念，帮助你优化模型训练效率。第三个模块《高阶计算机视觉》带你探索图像识别、分割和定位等复杂应用。最后，《生成式深度学习》让你掌握神经风格迁移等前沿技术。
我强烈推荐这门课程给希望突破基础，深入掌握TensorFlow的AI工程师和研究人员。课程内容丰富，实用性强，适合想要在AI领域实现创新的你。快来提升你的深度学习技能，开启新的职业篇章吧！
链接如下，期待你的学习成果：
– 自定义模型、层和损失函数：[课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fcustom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow)
– 自定义与分布式训练：[课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fcustom-distributed-training-with-tensorflow)
– 高阶计算机视觉：[课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fadvanced-computer-vision-with-tensorflow)
– 生成式深度学习：[课程链接](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fgenerative-deep-learning-with-tensorflow)
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques
课程链接: https://www.udemy.com/course/generative-ai-for-synthetic-data-modelling-with-python-sdv/
在当今数据驱动的时代，数据隐私、稀缺性和偏差等问题日益突出。为此，合成数据成为研究人员和数据科学家的理想解决方案。本次我为大家推荐一门极具实用价值的Udemy课程——《Practical Synthetic Data Generation with Python SDV & GenAI》。这门课程由浅入深，系统讲解了如何利用Python中的SDV（Synthetic Data Vault）库生成高质量的合成数据，帮助你突破数据瓶颈，提升模型性能。
课程亮点包括：
– 详细介绍合成数据的基本概念及其在数据隐私保护中的应用
– 探索多种生成方法，从统计模型到先进的GAN和VAE
– 深入学习SDV库的架构、功能和支持的数据类型
– 实操环节：数据预处理、模型训练、合成数据生成，覆盖表格数据和关系型数据
– 关键的验证与评估方法，包括使用SDMetrics进行数据质量检测
无论你是数据科学初学者还是经验丰富的研究人员，这门课程都能帮助你掌握合成数据生成的核心技术，增强你的数据处理能力。课程采用理论结合实操的教学方式，配合丰富的实例和练习，让学习变得高效而有趣。
如果你希望在数据隐私保护、模型优化或科研创新方面迈出一大步，不妨考虑报名这门课程，开启你的合成数据之旅吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/generative-ai-for-synthetic-data-modelling-with-python-sdv/
课程链接: https://www.udemy.com/course/midjourney-dall-e-stable-diffusion-ai-art-masterclass/
作为一名热衷数字艺术与创新技术的创作者，我最近发现了Udemy上的一门极具价值的课程——《Midjourney、Dall-E、Stable Diffusion：AI艺术大师班》。这门课程由经验丰富的Phil Ebiner和专业创意艺术家Viola Kanka Malaspina联合授课，内容覆盖了当下最火的三大AI绘画工具：Midjourney、Dall-E和Stable Diffusion，旨在帮助学员掌握利用AI生成令人惊叹的视觉作品的技能。
课程亮点：
– 全面覆盖：课程系统讲解了从基础的提示工程、模型架构，到高级的图片融合、修复和动画制作，内容丰富实用。
– 实操导向：通过实际操作步骤，指导学员如何设置环境、生成图片、优化细节，确保学以致用。
– 伦理法律：特别强调AI艺术的伦理和法律问题，帮助学员在创新的同时遵守规范。
– 持续更新：终身访问，随时掌握最新技术动态。
我个人体验后发现，该课程不仅适合数字艺术家、设计师，也非常适合摄影爱好者和对未来创意趋势感兴趣的学习者。无论你是初学者还是已有一定基础，都能在课程中找到提升空间。课程中提到的技巧如提示优化、图像修复与合成，极大拓展了我的创作可能性，效率也有所提升。
总结：
如果你希望在数字艺术领域迈出新的一步，掌握最新AI绘画工具，这门课程绝对值得一试。不仅能够提升你的技术水平，更能激发无限创意，让你的作品在众多作品中脱颖而出。立即报名，开启你的AI艺术创作之旅吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/midjourney-dall-e-stable-diffusion-ai-art-masterclass/