Cours d'IA

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Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版

Gemini pour Data Scientists et Analystes - Version Française Dans ce cours, vous apprendrez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud exploitant l'IA générative, peut aider à analyser les données clients et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à utiliser BigQuery pour identifier, classifier et découvrir de nouveau.

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Introduction to Large Language Models - Deutsch

Introduction aux Modèles de Langue de Grande Taille - Français Dans ce cours d'introduction au format microlearning, nous étudierons ce que sont les Modèles de Langue de Grande Taille (LLM), leurs cas d'utilisation, et comment améliorer la performance des LLM grâce à l'ajustement des prompts. De plus, nous aborderons les outils.

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Gemini for end-to-end SDLC - 日本語版

Gemini pour un SDLC de bout en bout - Version en Français Dans ce cours, vous apprendrez comment Gemini, un collaborateur utilisant l'IA générative de Google Cloud, peut vous aider à développer, tester, déployer et gérer des applications en utilisant les produits et services de Google. Vous apprendrez comment utiliser Gemini pour développer et.

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Gemini for end-to-end SDLC - Español

Gemini pour SDLC de bout en bout - Français Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur amélioré par l'IA générative de Google Cloud, vous aidera à utiliser les produits et services de Google pour développer, tester, déployer et gérer des applications. Avec l'aide de Gemini, vous apprendrez à développer et compiler une app.

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Gemini for end-to-end SDLC - Bahasa Indonesia

Gemini pour le SDLC de bout en bout - Français Dans ce cours, vous apprendrez comment Gemini, le collaborateur alimenté par l'IA générative de Google Cloud, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester, déployer et gérer des applications. Avec l'aide de Gemini, vous apprendrez à développer et c.

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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська

AI Responsable pour les Développeurs : Équité et Biais - Українська Au cours de ce cours, vous pourrez vous familiariser avec les concepts et principes de l'approche responsable de l'intelligence artificielle. Vous apprendrez des méthodes pratiques pour détecter l'équité et les biais dans le travail de l'IA et des technologies d'apprentissage au.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Italiano

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence - Français Ce cours introduit les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il parle de l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Il illustre des méthodes et des outils pratiques pour aider à atteindre l'interprétabilité.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文

IA responsable pour les développeurs : Interprétabilité et transparence - 繁體中文 | Coursera Ce cours vise à expliquer les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA, à explorer l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Le cours présente également des méthodes et des outils pratiques permettan.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence - Français Dans cette formation, nous présentons les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Nous discutons de l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Nous montrons des techniques et des outils pratiques qui aident à a.

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Introduction to Image Generation - Deutsch

Introduction à la Génération d'Images - Français Ce cours présente les modèles de diffusion, un groupe de différents modèles d'apprentissage automatique qui ont récemment réalisé des avancées prometteuses dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion sont basés sur des concepts physiques de la thermodynamique et sont devenus.

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Qu'est-ce qu'un cours d'IA et pourquoi est-il si intéressant?

La notion de cours d'intelligence artificielle et de la pensée machine intéressaient les scientifiques bien avant l'invention des ordinateurs, et après l'avènement des ordinateurs, elle a atteint un nouvel niveau. Dans les années 1950 et 60, les questions relatives à la création et à l'utilisation de l'intelligence artificielle ont commencé à être largement discutées dans la société.

La réponse à cette question est également difficile à trouver car il n'y a pas de critères clairs pour l'intelligence d'une machine. Si c'est la capacité à faire des conclusions logiques, alors l'ordinateur a depuis longtemps dépassé les humains. Quand il s'agit de flexibilité et d'originalité de la pensée, les humains sont toujours supérieurs aux dispositifs intelligents les plus modernes.

L'IA est activement utilisée dans divers domaines, la liste desquels ne cesse de s'allonger chaque année, et pas seulement les techniciens, mais aussi les humanistes - spécialistes en gestion de projets, publicité et relations publiques, psychologues, économistes et linguistes - peuvent trouver leur place dans ce domaine.

Que peuvent faire les programmes de cours d'intelligence artificielle?

Les technologies modernes d'intelligence artificielle permettent de créer des dispositifs et des programmes qui :

trouvent le maximum de solutions possibles à une situation ; l'intelligence machine peut rapidement analyser toutes les options et calculer laquelle sera la moins chère, la plus sûre et la plus efficace. Les réponses de la machine dépendront de la tâche qu'une personne lui a donnée. Par exemple, les cours d'IA en ligne peuvent montrer comment calculer quel modèle ou produit est plus rentable à produire en fonction des données sur le coût des consommables et du volume de vente.

peuvent répondre à toutes les questions intégrées à leur système ; en même temps, la machine peut non seulement trouver une réponse toute faite dans la base de données, mais aussi la rechercher grâce à des questions préliminaires qui réduisent progressivement le champ de recherche.

collecter et traiter de grandes quantités d'informations, les analyser, les combiner avec d'eux nouveaux segments d'informations ; c'est ainsi, par exemple, que fonctionne le système de recherche d'images de Google.

L'intelligence artificielle est une technologie non seulement du présent, mais aussi du futur, et les spécialistes dans ce domaine n'auront pas de problèmes pour trouver un emploi dans les prochaines décennies. D'énormes investissements sont déjà attirés dans ce domaine, il n'y aura donc pas de problèmes de rémunération pour les travailleurs impliqués dans le développement, la production et la mise en œuvre des meilleures technologies de cours d'IA d'AI Education.

Contribution à la science et à la culture

L'intelligence artificielle et la création de programmes et de dispositifs intelligents est un domaine dans lequel de nouvelles découvertes sont constamment faites. En travaillant sur l'intelligence artificielle, les scientifiques et les ingénieurs sont à l'avant-garde de la science mondiale, faisant avancer l'humanité. De plus, le développement de l'intelligence artificielle et son introduction dans notre vie posent de nombreuses questions éthiques et philosophiques, dont la résolution requiert non pas un esprit machine, mais un esprit humain capable de penser de manière créative.

Création

Dans le domaine de la création d'IA, non seulement les développeurs de logiciels sont très demandés, mais aussi les personnes à la pensée créative capables de proposer et de promouvoir de nouvelles idées. Pour travailler dans ce domaine, il est important de savoir penser de manière créative. Un domaine prometteur auquel une personne créative peut s'attaquer est celui d'apprendre à une machine à créer des œuvres d'art. Déjà aujourd'hui, les ordinateurs dessinent des images, écrivent de la musique et de la poésie. Dans un futur proche, peut-être qu'ils prendront en charge la création de livres, de films et de dessins animés.

Acquisition de nouvelles compétences

Pour travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle, vous avez besoin d'une bonne connaissance des mathématiques et de la programmation de base. Pour l'étude de l'IA, les deux branches les plus importantes des mathématiques sont l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. Le langage de programmation le plus populaire dans ce domaine est Python, suivi de R et Lua. La connaissance de l'anglais sera également utile - les données scientifiques les plus modernes, les articles, les rapports sur les réalisations et les expériences sont généralement publiés en anglais!