Transformer：AI领域的变革者

Transformer的启发

让我对 Transformer 这一词汇有更清晰认识，正是源于佛山梁锦明老师分享的英伟达官方主题演讲《I AM AI》。

其中介绍了 AI 在社会发展中所扮演的角色和定位。Transformer 寓意”变革者”，英伟达正借助 AI 掀起了第四次工业革命的浪潮。

Transformer模型简介

Transformer 不仅是一个寓意词，更是谷歌开发的重要深度学习模型，为新一代生成式人工智能发展奠定了基础。

AI学习资源推荐

英伟达学习平台

1. NVIDIA Deep Learning Institute (DLI)
   • 提供免费和付费的在线课程
   • 包括深度学习、计算机视觉等方向
   • 完成课程可获得认证
2. NVIDIA 中国开发者社区
   • 提供中文技术文档
   • 本地化培训课程
   • 开发者论坛交流
3. NVIDIA NGC 与NVIDIA NGC 中国镜像
   • 预训练模型库
   • 容器镜像
   • SDK和开发工具

Google AI学习资源

1. Google AI Learning
   • Machine Learning Crash Course
   • TensorFlow教程
   • Colab notebooks实践
2. TensorFlow
   • 官方教程
   • 示例代码
   • 实践项目

国内网络问题，优先使用这个网址来访问Google for Developers - 从 AI 和云到移动和 Web

实践平台

1. Google Colab
   • 免费GPU资源
   • 支持Python和TensorFlow
   • 适合入门学习
2. Kaggle
   • 数据集资源
   • 竞赛平台
   • 社区学习

国内AI学习平台

1. 飞桨PaddlePaddle
   • 百度开源深度学习平台
   • 完整的中文文档
   • 丰富的教程资源
   • AI Studio免费算力
2. 魔搭社区ModelScope
   • 阿里云开源模型社区
   • 在线体验AI模型
   • 提供模型训练部署
3. OpenMMLab
   • 商汤科技开源计算机视觉平台
   • 全中文文档支持
   • 详细的教程示例

国内实践平台

1. 智源社区
   • 北京智源人工智能研究院
   • 开放数据集
   • 学术资源共享
2. 天池实验室
   • 阿里云AI课程
   • 竞赛平台
   • 免费算力支持

学习社区

1. AIStudio
   • 免费算力资源
   • 深度学习教程
   • 项目实践
2. 和鲸社区
   • 数据科学竞赛
   • AI学习资源
   • 在线运行环境

以上的学习资源更多面向专业用户，对于教育工作者来说，资源相对晦涩难懂，因而失去了趣味性，难以开展常规教学，针对这种情况，推荐中小学信息技术课程资源（平台或软件）

个人感悟

正是这样一群变革者，让世界有了更多可能性。对于我个人的启示是：

1. 拥抱变化，迎接未来。新颖的不确定的可能。
2. 持续学习，跟进技术发展。
3. 实践结合，提升实战能力。先不要质疑或者自我怀疑自己的能力是否足够，成见难免，但难的不可能的事务才有挑战的和花费时间探索学习的意义。
4. 在认识了人工智能发展有人的思维、经验模拟和计算工具发展演变两个路径之后，认为自己往往会相对倾向技术的一面，而忽视了人的一面，该怎么与不同的人打交道也是一门值得花费功夫去认真做的功课。目的一是迭代学习技术，二是得到最广泛的人的认可，两者并重。作为教育技术者，既要重视技术，也要重视教育性（趣味）的一面，两者并重。
   1. 不一定要照本宣科，把自己束之高阁，不够接地气。实战为主，理论为辅，两者并重。更多的参与感。
   2. 对于理论性和思辨性强的内容，问答的设计尤为关键。可能学生在这个过程中不一定了留下什么，记不住。不如，留下几个概念或者快乐的回忆。