近年来，人工智能（AI）成为科技界的一颗冉冉升起的新星，越来越多的初学者渴望在这片神秘的领域里一探究竟。好消息是，现在有六门免费的AI在线课程，为初学者提供了一条系统的学习路径。每一门课程都旨在以简洁明了的形式介绍基本概念和实用工具，让你轻松开启AI学习之旅！
1. 生成型AI入门：Introduction to Generative AI | Google Cloud Skills Boost
这门课程将带你初识生成型AI，解释其与传统机器学习方法的不同，并探索生成型AI的应用场景。课程中还包括了如何使用谷歌开发的工具来创建自己的AI驱动应用的实操演示，非常适合对AI内容生成及跨领域创新感兴趣的学者。
2. 负责任的AI入门：. Introduction to Responsible AI
本课程关注AI技术的伦理方面，介绍负责任的AI的重要性及其在AI系统开发中的应用。课程内容还涵盖了谷歌的七大AI原则，指导学员如何在项目中负责任地实施AI，确保AI技术的使用既符合道德标准又对社会有益。
3. 变压器模型与BERT模型深度解析：Transformer Models and BERT Model
这门课程将深入探讨变压器模型和双向编码器表示变换器（BERT）模型，讲解变压器架构的各个组成部分，如自注意力机制，并探讨其在文本分类和问答等应用中的使用。适合对最新自然语言处理技术感兴趣的学员。
4. 大型语言模型入门：Introduction to Large Language Models:
本模块介绍大型语言模型及其应用场景，学员将了解如何通过提示调整来提升模型性能。课程还包含了使用谷歌工具开发大型语言模型应用的实用信息，帮助学员实践这些模型的部署。
5. 编码器-解码器架构：Encoder-Decoder Architecture:
编码器-解码器架构是理解AI如何处理文本总结和机器翻译等序列到序列任务的基础。本课程解释了这一架构的主要组成部分，并提供了一个实际的实验室，让学员可以使用TensorFlow编写一个简单的编码器-解码器模型，这种实践经验对于将AI应用于语言任务至关重要。
6. 注意力机制入门：Attention Mechanism
这门课程介绍了注意力机制，这是一种关键组件，通过使神经网络能够专注于输入序列的特定部分来提高性能。课程内容包括注意力机制在机器翻译和文本总结等机器学习任务中的应用，帮助学员更好地理解如何通过注意力技术改善模型性能。
每门课程的完成时间大约为45分钟，并且完成后可获得数字徽章，学员可以在专业平台上展示他们的新技能。这些课程为AI的基础知识到高级算法和架构的探索提供了完美的基础。