IA Générative Utilisant SAS

Aperçu

Generative Artificial Intelligence (GenAI) is a rapidly developing area of machine learning, with application across business, government, and academia. In this course, you will learn about different types of GenAI and see examples of how SAS can enhance your efforts to make the most of these techniques.

Learn How To:

1. Explain what generative AI is and how it fits into the broader AI landscape. 2.

Describe several types of GenAI systems. 3. Name some of the key challenges and opportunities in making a trustworthy AI system. 4.

Generate synthetic data with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Generative Adversarial Networks (GANs). 5. Explain how Large Language Models (LLMs) generate meaningful text. 6.

Classify text for LLMs using Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). 7. Improve the accuracy and relevance of LLM output using Retrieval Augmented Generation (RAG).

Who Should Attend:

Learners who want to know more about the techniques that comprise GenAI and how to make use of them with SAS Prerequisites:

Before taking this course, you should have some background in statistics and machine learning using SAS. You can gain this knowledge by taking the following courses:

1.

Statistics You Need to Know for Machine Learning 2. Machine Learning Using SAS Viya

Programme

• Définir l'IA générative : Déchiffrer le concept
Découvrez ce qu'est l'IA générative et voyez des exemples en pratique.
• Types de systèmes d'IA générative
Apprenez le cadre d'entrée-sortie dans l'IA générative.
• Transformateurs et grands modèles de langage (LLM)
Comprenez pourquoi les transformateurs sont un aspect si important de l'IA générative.
• Technique de suréchantillonnage synthétique des minorités (SMOTE) dans SAS
Découvrez comment générer des données synthétiques avec la Technique de suréchantillonnage synthétique des minorités (SMOTE).
• Réseaux antagonistes génératifs (GANs) dans SAS
Apprenez à générer des données synthétiques avec les Réseaux antagonistes génératifs (GANs).
• Classification de texte en utilisant BERT
Apprenez à classifier le texte pour les LLMs en utilisant les Représentations de Codeurs Bidirectionnelles à partir des Transformateurs (BERT).
• Génération augmentée par récupération (RAG)
Apprenez à améliorer la précision et la pertinence de la sortie des LLM en utilisant la Génération augmentée par récupération (RAG).

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Enseigné par

Catherine Truxillo

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Matières

Computer Science