Outil pédagogique pour animer les principes de grands modèles dans Excel

Introduction générale

AI by Hand est un site web éducatif axé sur l'enseignement de la construction de modèles d'intelligence artificielle (IA) à l'aide d'Excel, créé et maintenu par le professeur Tom Yeh. Il aide les utilisateurs à mettre en œuvre manuellement des algorithmes d'IA tels que les réseaux neuronaux, les transformateurs, etc. dans Excel en fournissant une série de modèles de feuilles de calcul gratuits et des tutoriels détaillés. L'objectif du site est de permettre aux apprenants de comprendre les mathématiques et la logique qui sous-tendent l'IA grâce à des exercices pratiques, ce qui le rend adapté aux étudiants, aux enseignants et aux débutants intéressés par l'IA. Le contenu va des perceptrons multicouches (MLP) de base aux modèles complexes de vision par ordinateur, en mettant l'accent sur la valeur de l'informatique "manuelle". Mis à jour avec les blogs de Substack, le site fournit des ressources d'apprentissage interactives qui sont populaires auprès des éducateurs et des apprenants du monde entier.

Liste des fonctions

• Fournir des modèles Excel à téléchargerLes utilisateurs peuvent télécharger des feuilles de calcul contenant des formules et des structures prédéfinies pour les utiliser directement dans les calculs des modèles d'IA.
• Prise en charge de l'enseignement de plusieurs modèles d'IALes modèles MLP, Transformer, RNN et Backpropagation sont implémentés dans Excel.
• Mise à jour en temps réel du contenu des didacticielsLes nouveaux tutoriels et exercices sont publiés régulièrement sur la plateforme Substack.
• Paramètres du modèle personnalisésL'utilisateur peut ajuster les poids, les biais et les autres paramètres du tableau et observer les changements dans les résultats des calculs.
• Support de présentation vidéoLes tutoriels sont accompagnés de vidéos montrant comment manipuler des algorithmes complexes dans Excel.
• open source commonsLe contenu est en partie ouvert sur GitHub pour que les utilisateurs puissent librement le modifier et y contribuer.
• Mécanismes de retour d'information interactifsLes utilisateurs peuvent interagir avec les auteurs par le biais de commentaires ou de courriels pour suggérer des améliorations ou signaler des bogues.

Utiliser l'aide

1. visiter le site web et accéder aux ressources

• déplacerOuvrez votre navigateur et entrez l'URLhttps://www.byhand.ai/t/spreadsheetPour plus d'informations, consultez la page Feuille de calcul d'AI by Hand.
• gréementLa page affichera un lien vers Google Sheets (par ex.https://by-hand.ai/sp/tfmr), cliquez dessus pour afficher un modèle Excel du modèle de transformateur.
• attirer l'attention sur qqch.Il est recommandé de créer un compte Substack pour s'abonner au blog de Tom Yeh afin de recevoir les derniers modèles et tutoriels.

2. télécharger ou copier des modèles Excel

• TéléchargerSur la page Google Sheets, cliquez sur "Fichier" > "Télécharger" > "Microsoft Excel (.xlsx)" pour l'enregistrer localement. localement.
• Méthode de reproductionCliquez sur Fichier > Faire une copie, enregistrez le modèle sur votre Google Drive, puis modifiez-le en ligne.
• mise en gardePour plus d'informations, veuillez vous reporter à la section "Informations sur les formules de calcul".

3. le déroulement détaillé des principales fonctions

Fonction 1 : Apprendre le modèle Transformer à l'aide de modèles Excel

• vouloirOuvrir le modèle de transformateur téléchargé (par ex.tfmr.xlsx), vous verrez plusieurs feuilles de travail, y compris les couches d'entrée, les matrices de poids et les régions de calcul de sortie.
• flux de travail: :
  1. données d'entréeRemplir la feuille de travail "Input" avec des données de test, par exemple un simple vecteur de phrases (sous forme numérique).
  2. Paramètres de réglagePour ce faire, vous devez vous rendre sur la feuille de calcul "Poids" et modifier les poids et les valeurs de biais (par exemple, faire passer un poids de 0,5 à 0,8).
  3. Voir le processus de calculLe tableau calculera automatiquement les résultats de la propagation vers l'avant, en indiquant les valeurs intermédiaires à chaque étape.
  4. Vérifier la sortieLe résultat final est affiché dans la feuille de calcul Sortie pour comprendre comment le mécanisme d'attention du transformateur influe sur la sortie.
• Fonctions vedettesLes modèles sont dotés de formules intégrées (par exemple, la multiplication matricielle MMULT) et de diagrammes visuels qui permettent à l'utilisateur d'observer intuitivement le comportement du modèle en ajustant les paramètres.
• finesseSi le résultat du calcul est anormal, vérifiez si l'intervalle de référence de la formule est correct ou reportez-vous à la vidéo du tutoriel sur le site web.

Fonction 2 : Mise en œuvre manuelle de la rétropropagation

• vouloirTélécharger le modèle de rétropropagation à partir du site web (référence).https://www.byhand.ai(l'article sur la rétropropagation).
• flux de travail: :
  1. Mise en place de la structure du réseauLe modèle de réseau à trois couches : entrez les paramètres initiaux d'un réseau à trois couches dans le modèle (par exemple, 2 neurones dans la couche d'entrée, 3 dans la couche cachée et 1 dans la couche de sortie).
  2. Remplir les données de formationLa feuille de calcul "Données" contient les données de l'échantillon et le résultat souhaité (par exemple, entrez [0,1, 0,2] et attendez-vous à un résultat de 0,7).
  3. Calculer la propagation vers l'avant: Passez à la feuille de travail "Forward Pass" et observez la sortie pour chaque couche.
  4. Effectuer une rétropropagationDans la feuille de travail Backward Pass, le tableau calcule automatiquement le gradient en fonction de la fonction de perte et met à jour les poids.
  5. Ajustements itératifsLes étapes 3 et 4 sont répétées plusieurs fois et l'on observe comment les poids sont progressivement optimisés.
• Fonctions vedettesLes modèles sont étiquetés avec des formules clés (par exemple ∂L/∂w).
• suggestionPour une première utilisation, il est recommandé de travailler étape par étape avec les articles du site web (par exemple, le tutoriel sur la rétropropagation du 7 octobre 2024).

Fonction 3 : Expérimentation personnalisée des paramètres du modèle

• vouloirSélectionnez n'importe quel modèle (par exemple MLP ou RNN) et assurez-vous qu'il a été copié localement.
• flux de travail: :
  1. Zone de paramétrage ouverte: Trouvez les cellules intitulées "Pondérations" et "Biais".
  2. valeur modifiéeModifier un poids de la valeur par défaut (par exemple, 0,3) à une autre valeur (par exemple, 1,2) ou ajuster le biais.
  3. calcul de la marcheAppuyez sur la touche Entrée ou actualisez le tableau et observez les modifications apportées à la sortie.
  4. Résultats comparatifsLes résultats sont enregistrés en fonction de différents paramètres afin de comprendre l'effet de ces paramètres sur le modèle.
• Fonctions vedettesCette approche par "essais et erreurs" permet aux utilisateurs de visualiser la sensibilité du modèle d'IA et convient à l'enseignement ou à l'expérimentation.
• pointeSi le résultat est plus élevé que prévu, vous pouvez utiliser la fonction "Annuler" d'Excel (Ctrl+Z) pour rétablir la valeur d'origine.

4. obtenir plus d'aide

• tutoriel vidéoPour en savoir plus, consultez la chaîne YouTube d'AI by Hand (par exemple, DeepSeek Lecture) pour voir Tom Yeh ou un assistant à l'œuvre.
• Interaction communautairePour plus d'informations, consultez le site web de la Commission européenne : laissez un commentaire sous l'article Substack avec une question ou partagez vos améliorations de modèles et l'auteur répondra généralement.
• Ressources pour l'avancementLes pages du site : Explorez d'autres pages du site (par ex.https://www.byhand.aipage d'accueil) pour d'autres modèles (par exemple AlphaFold, LSTM).

5) Précautions

• Exigences en matière d'équipementPour plus d'informations, consultez le site web de la Commission européenne : Assurez-vous qu'Excel ou Google Sheets prend en charge les formules complexes et le rendu des graphiques, qui risquent de ne pas s'afficher correctement dans les versions inférieures.
• Conseils en matière d'apprentissageLes débutants peuvent commencer par des modèles MLP simples et se lancer progressivement dans des modèles complexes de Transformer ou de vision par ordinateur.
• Sauvegarde de l'état d'avancementSauvegarder le fichier périodiquement pour éviter de perdre des données en cas d'utilisation abusive.

Grâce aux étapes ci-dessus, les utilisateurs peuvent rapidement commencer à utiliser les modèles Excel d'AI by Hand et maîtriser les principes fondamentaux de la modélisation de l'IA dans la pratique. La meilleure partie du site web est qu'aucune base de programmation n'est requise et que l'apprentissage de l'IA peut être réalisé uniquement à l'aide d'Excel, ce qui réduit considérablement la barrière à l'entrée.