Sztuczna inteligencja jeszcze kilka lat temu brzmiała jak hasło z filmów science fiction. Dziś korzystamy z niej niemal codziennie – od aplikacji podpowiadających trasę w mapach, po narzędzia, które potrafią napisać tekst, wygenerować obraz czy streścić długi artykuł w kilka sekund. Nic dziwnego, że coraz więcej osób chce nie tylko używać AI, ale też lepiej ją rozumieć i nauczyć się z nią pracować.
Spis treści
Z pomocą przychodzą kursy online – krótkie, przystępne i często darmowe. W artykule przyjrzymy się dwóm najciekawszym źródłom nauki: kursom przygotowanym przez Google Cloud Skills Boost, które wprowadzają w świat generatywnej AI i dużych modeli językowych, oraz platformie Hugging Face Learn, oferującej szeroką gamę praktycznych kursów od podstaw po zaawansowane zastosowania.
Kursy Google Cloud Skills Boost – przegląd
Google od lat rozwija rozwiązania chmurowe i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Aby ułatwić poznawanie tych technologii, przygotowało serię krótkich kursów dostępnych na platformie Google Cloud Skills Boost. Są one zaprojektowane tak, by nawet osoby bez dużego doświadczenia mogły szybko zrozumieć podstawy i zdobyć praktyczne umiejętności.
- Wprowadzenie do generatywnej AI
To kurs, który pokazuje, czym właściwie jest generatywna sztuczna inteligencja. W prosty sposób omawia jej zastosowania – od tworzenia obrazów i tekstów, po wspieranie pracy programistów czy artystów. Kurs jest krótki (ok. 45 minut), ale daje solidne podstawy, a po jego ukończeniu uczestnik otrzymuje odznakę potwierdzającą zdobyte kompetencje. - Wprowadzenie do dużych modeli językowych (LLM)
Ten kurs skupia się na modelach, które stoją za głośnymi narzędziami takimi jak ChatGPT. Uczestnicy dowiadują się, jak działają LLM, do czego można je wykorzystać i w jaki sposób odpowiednio zadawać im pytania (tzw. prompt engineering). Kurs trwa dłużej (ok. 8 godzin), ale dzięki temu pozwala lepiej zrozumieć jedną z najważniejszych technologii naszych czasów. - Wprowadzenie do Vertex AI Studio
To szkolenie kierowane głównie do osób, które chcą praktycznie wykorzystać sztuczną inteligencję w pracy. Vertex AI Studio to środowisko od Google, w którym można testować i dopasowywać modele AI, tworzyć własne prototypy i eksperymentować z promptami. Kurs (ok. 2 godziny) wprowadza w narzędzie krok po kroku i pozwala samodzielnie wypróbować jego możliwości.
Kursy Google mają charakter microlearningu – są krótkie, konkretne i zakończone odznaką cyfrową, którą można dodać np. do profilu LinkedIn. To dobre rozwiązanie dla osób, które chcą szybko i bezboleśnie wejść w temat AI.
Kursy Hugging Face Learn – przegląd
Hugging Face to jedna z najważniejszych społeczności skupionych wokół sztucznej inteligencji. To właśnie tutaj powstają i są rozwijane otwarte modele, narzędzia oraz biblioteki, z których korzystają zarówno badacze, jak i wielkie firmy technologiczne. Platforma Hugging Face Learn oferuje darmowe kursy online, które wprowadzają w różne dziedziny AI – od podstaw po bardzo zaawansowane zagadnienia.
Najciekawsze kursy to m.in.:
- LLM Course – kurs poświęcony dużym modelom językowym. Uczestnicy poznają działanie transformerów, nauczą się korzystać z bibliotek Hugging Face (m.in. Transformers, Datasets, Tokenizers) i sprawdzą w praktyce, jak trenować i wykorzystywać LLM.
- Agents Course – szkolenie o agentach AI, czyli systemach zdolnych do samodzielnego wykonywania zadań na podstawie dostarczonych instrukcji. Kurs pokazuje, jak budować własnych agentów z użyciem popularnych frameworków i jak testować ich skuteczność.
- MCP Course – kurs poświęcony Model Context Protocol, który umożliwia integrację modeli językowych z aplikacjami i usługami. To bardzo praktyczne szkolenie dla osób, które chcą wdrażać AI w realnych projektach.
- Diffusion Course – wprowadzenie do modeli dyfuzyjnych, czyli technologii stojącej za popularnymi generatorami obrazów (np. Stable Diffusion). Kurs łączy teorię z praktycznymi ćwiczeniami w interaktywnych notebookach.
- Deep RL Course – kurs o głębokim uczeniu ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning). Uczestnicy poznają algorytmy pozwalające agentom uczyć się poprzez nagrody i kary, co znajduje zastosowanie np. w robotyce czy grach.
- Community Computer Vision Course – kurs stworzony we współpracy ze społecznością, który omawia zagadnienia wizji komputerowej: od klasycznych sieci konwolucyjnych, przez Vision Transformers, aż po zastosowania multimodalne.
- Audio Course – kurs dla osób zainteresowanych przetwarzaniem dźwięku. Uczy, jak wykorzystywać modele AI do rozpoznawania mowy, klasyfikacji muzyki czy syntezy głosu.
W przeciwieństwie do kursów Google, szkolenia Hugging Face są bardziej rozbudowane i praktyczne. Każdy z nich zawiera teorię, przykłady kodu w Pythonie oraz zadania do samodzielnego wykonania. Dodatkowym atutem jest aktywna społeczność, dzięki której uczestnicy mogą wymieniać doświadczenia i wspólnie rozwijać projekty.
Co można o tych kursach powiedzieć?
Kursy AI od Google i Hugging Face są przeznaczone zarówno dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę ze sztuczną inteligencją, jak i dla tych, którzy chcą rozwijać specjalistyczne umiejętności. Google oferuje krótkie i przystępne wprowadzenia idealne dla początkujących, natomiast Hugging Face daje możliwość pogłębionej nauki i praktycznych eksperymentów z kodem. To propozycja zarówno dla studentów i pasjonatów, jak i dla programistów czy twórców kreatywnych, którzy chcą wykorzystać AI w swojej pracy.
Kursy oferowane przez Google Cloud Skills Boost i Hugging Face Learn pokazują, że nauka sztucznej inteligencji może być dostępna dla każdego. Google stawia na krótkie, konkretne szkolenia, które pozwalają szybko zrozumieć podstawy i zdobyć pierwsze odznaki. Hugging Face z kolei daje możliwość głębszego zanurzenia się w temat – od dużych modeli językowych, przez agentów, aż po przetwarzanie obrazu i dźwięku – z dużym naciskiem na praktykę i aktywną społeczność.
Najlepsze efekty daje połączenie obu podejść: zacząć od kursów Google, by zbudować solidne fundamenty, a następnie rozwijać swoje umiejętności na platformie Hugging Face, gdzie można od razu sprawdzić zdobytą wiedzę w praktyce. Dzięki temu nauka AI staje się nie tylko prostsza, ale też ciekawsza i bardziej satysfakcjonująca.
