Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Aperçu

Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris ce qui suit :

• Définition d'un cas pratique commercial
• Sélection d'un modèle fondamental (FM)
• Amélioration des performances d'un FM
• Évaluation des performances d'un FM
• Déploiement et impact sur les objectifs commerciaux

Ce cours est une introduction aux cours d'IA générative, qui approfondissent les concepts liés à la personnalisation d'un FM par l'ingénierie des requêtes, la génération améliorée par récupération (RAG) et les opérations d'ajustement.

• Niveau du cours :

  basique

• Durée :

  1 heure

Remarque :

Ce cours dispose de transcriptions ou de sous-titres localisés. La narration est en anglais.

Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du lecteur.

Ce cours inclut des éléments interactifs, des vidéos, des instructions textuelles et des graphiques illustratifs.

Dans ce cours, vous apprendrez à faire ce qui suit :

• Identifier les critères de sélection pour choisir des modèles pré-entrainés.
• Définir la génération améliorée par récupération (RAG) et décrire son application commerciale.
• Expliquer les avantages et inconvénients économiques des différentes approches pour la personnalisation des modèles fondamentaux.
• Comprendre le rôle des agents dans les tâches en plusieurs étapes.
• Comprendre les approches pour évaluer les performances des modèles fondamentaux.
• Identifier les métriques pertinentes pour évaluer les performances des modèles fondamentaux.

Ce cours s'adresse aux personnes suivantes :

• Personnes intéressées par le machine learning et l'intelligence artificielle indépendamment d'un poste spécifique.
• Personnes souhaitant se présenter à l'examen de certification AWS Certified AI Practitioner.

Le développement de solutions d'IA générative fait partie d'une série qui offre une base sur l'intelligence artificielle, le machine learning et l'IA générative. Si vous ne l'avez pas encore fait, il est recommandé de compléter les deux cours mentionnés ci-dessous :

• Notions de base du machine learning et de l'intelligence artificielle
• Exploration des cas pratiques et des applications de l'intelligence artificielle

Section 1

• Leçon 1 :

  Comment utiliser ce cours

Section 2 :

Introduction

• Leçon 2 :

  Informations générales sur le cours

• Leçon 3 :

  Cycle de vie des applications d'IA générative

Section 3 :

Définition du cas pratique

• Leçon 4 :

  Définition d'un cas pratique

Section 4 :

Sélection d'un modèle fondamental

• Leçon 5 :

  Sélection d'un FM

• Leçon 6 :

  Évaluation des connaissances

Section 5 :

Amélioration des performances

Sujets

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