IA generativa para principiantes

 (microsoft.github.io)
1 puntos por GN⁺ 2023-11-25 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Es un curso introductorio creado por Microsoft Cloud Advocates para que los desarrolladores que crean su primera app de IA generativa puedan seguir el recorrido desde los conceptos hasta la implementación
  • Las lecciones se dividen entre Learn, centrado en la teoría, y Build, que incluye ejemplos de código, y cuando es posible ofrecen ejemplos tanto en Python como en TypeScript
  • Las prácticas pueden ejecutarse con Azure OpenAI Service, GitHub Marketplace Model Catalog u OpenAI API, lo que da bastante flexibilidad para elegir el entorno de aprendizaje
  • Cada lección incluye una breve introducción en video, documentación en README, ejemplos de código y enlaces para seguir aprendiendo, por lo que es fácil estudiarlas de forma independiente
  • Aunque ofrece traducción a más de 50 idiomas, el clon local puede crecer bastante en tamaño, así que usar sparse checkout para excluir los archivos traducidos resulta útil

Curso introductorio compuesto por 21 lecciones

  • Generative AI for Beginners es un curso introductorio sobre aplicaciones de IA generativa creado por Microsoft Cloud Advocates
  • Está compuesto por 21 lecciones en total, y cada una trata un tema independiente, así que se puede empezar desde cualquier punto
  • Hay dos tipos de lecciones
    • Learn: explica conceptos de IA generativa
    • Build: aborda conceptos junto con ejemplos de código
  • Cuando es posible, ofrece ejemplos de código en Python y TypeScript
  • Los desarrolladores .NET pueden consultar Generative AI for Beginners (.NET Edition)
  • Cada lección incluye una sección Keep Learning con materiales adicionales para seguir estudiando

Requisitos para las prácticas

  • Para ejecutar el código del curso se puede usar una de estas opciones
  • Tener conocimientos básicos de Python o TypeScript ayuda a aprovechar mejor el curso
    • Quienes sean totalmente principiantes pueden revisar primero los cursos de Python y TypeScript
  • Hace falta una cuenta de GitHub para hacer fork del repositorio completo a una cuenta propia
  • La configuración del entorno de desarrollo se cubre en la lección Course Setup

Soporte de traducciones y optimización del clon local

  • El curso incluye traducciones a más de 50 idiomas, mantenidas automáticamente al día mediante GitHub Action
  • Entre los idiomas compatibles están Arabic, Chinese, French, German, Hindi, Japanese, Korean, Spanish, Vietnamese y varios más
  • Los archivos de traducción pueden aumentar bastante el tamaño de descarga del repositorio
  • Para clonar rápido sin las traducciones, se pueden excluir translations y translated_images usando sparse checkout
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Estructura básica de las lecciones

  • Cada lección incluye los siguientes elementos
    • Una breve introducción en video sobre el tema
    • Una lección en formato documental basada en README
    • Ejemplos de código en Python y TypeScript compatibles con Azure OpenAI y OpenAI API
    • Enlaces a recursos para seguir aprendiendo

Flujo completo de las lecciones

Material adicional y vías de participación

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 2023-11-25
Opiniones en Hacker News

  • Me gustaría recibir recomendaciones de cursos o libros que no traten cómo usar la IA generativa, sino cómo funciona realmente

  • Me gustaría saber si existe una ruta de aprendizaje para alguien que nunca ha hecho nada de AI/ML
    Le pregunté a ChatGPT y me recomendó empezar por álgebra lineal, luego cálculo, probabilidad y estadística; la etapa 2 serían fundamentos de machine learning, y la etapa 3 deep learning y redes neuronales
    No sé qué tan acertada sea esa sugerencia, y yo soy desarrollador de software

    • No es la ruta correcta para aprender los fundamentos del deep learning
      Basta con tomar los cursos de Coursera Intro to Machine Learning y Deep Learning de Andrew Ng
      He oído que 『Deep Learning』 de Goodfellow y otros también es bastante bueno, aunque no lo he leído personalmente
      Si repasas cursos completos estándar de cálculo o álgebra lineal, vas a perder tiempo
      Es mejor aprender solo las matemáticas relevantes que enseñan al inicio de los cursos de IA o de los libros de deep learning, y saltarse el 90% irrelevante de cada materia introductoria
      Lo digo como alguien que hace unos 10 años construía redes neuronales desde cero
    • Me gusta mucho más el álgebra lineal que el cálculo, pero siento que para digerir bien un curso serio de álgebra lineal hace falta cierto grado de madurez matemática que se desarrolla mediante el cálculo
      Saber cálculo te permite entrar en la teoría de aproximación, como la aproximación de Padé, que es un campo hermoso donde se encuentran el cálculo y el álgebra lineal
      En cualquier caso, 『Schaum's Outline of Linear Algebra』 probablemente ha sido el mejor libro de álgebra lineal que he leído, y también toca un poco de álgebra abstracta
    • Depende mucho de lo que realmente quieras
      1. Usar modelos existentes: lo más fácil suelen ser servicios web de paga; el camino más difícil es instalarlos localmente, lo que requiere una buena computadora
      2. Entender cómo funcionan los modelos
      3. Entender en términos generales hacia dónde va esta tendencia
      4. Poder entrenar o ajustar finamente modelos existentes
        4.1 Crear frameworks para generar modelos
        4.2 Crear frameworks para pruebas, entrenamiento, inferencia, etc.
      5. Diseño de modelos: varía mucho según el campo, así que para profundizar hay que especializarse
      6. Finalmente, crear AGI
        Cada uno requiere capacidades distintas
        Para algunas cosas basta con seguir las noticias, otras requieren saber programar, y en otras pesan más la teoría o la filosofía
        No se puede tener todo, pero incluso sin ninguna capacidad relacionada se puede llegar más o menos hasta los primeros 4 puntos
        Claro, el camino más fácil es convertirse en “experto” en ética
    • Depende de si quieres usar o construir
      Si es lo segundo, la recomendación de ChatGPT es un buen punto de partida; si es lo primero, cursos como este son un buen comienzo
    • Recomiendo el curso zero to hero de Andrej Karpathy
      Es muy bueno, consta de 8 videoclases y puedes seguirlo en tu propio notebook de Jupyter
      Cada clase dura alrededor de 1 a 2 horas

  • Viendo la velocidad del avance y la rapidez con la que se exploran nuevos paradigmas, este curso parece que se quedará obsoleto pronto
    Aprendí IA generativa hace 2 años, y las herramientas que usábamos entonces ya están todas desactualizadas

  • Me pregunto si hay algo parecido del lado open source

  • No me gusta porque parece marketing de Azure

  • Si buscas una guía práctica sobre cómo usar LLM, recomiendo mucho "Hackers Guide to language models" de Jeremy Howard
    Es un video de 1.5 horas lleno de información práctica: https://youtu.be/jkrNMKz9pWU

  • Esto parece requerir acceso a Azure OpenAI, y creo que los usuarios individuales no pueden obtenerlo; ¿no está abierto solo para algunos clientes empresariales?

  • Se lee demasiado como material de marketing, así que no entiendo muy bien por qué llegó aquí

    • No sé qué parte se siente como marketing
      Le eché un vistazo al contenido y me parece bastante completo para un técnico que quiere meterse por primera vez en esta tecnología