Developing Generative Artificial Intelligence Solutions
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352 Cours
Aperçu
Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend les éléments suivants :
- Définir un cas d'utilisation métier
- Choisir un modèle de fondation (FM)
- Améliorer les performances d'un FM
- Évaluer les performances d'un FM
- Déploiement et impact sur les objectifs commerciaux
Ce cours est une introduction aux cours sur l'IA générative, qui approfondissent les concepts liés à la personnalisation d'un FM à l'aide de l'ingénierie des incitations, de la génération augmentée par la récupération (RAG) et du réglage fin.
- Niveau du cours : Fondamental
- Durée : 1 heure
Activités
Ce cours inclut des éléments interactifs, des vidéos, des instructions textuelles et des graphiques illustratifs.
Objectifs du cours
Dans ce cours, vous apprendrez à :
- Identifier les critères de sélection pour choisir les modèles pré-entraînés.
- Définir la génération augmentée par la récupération (RAG) et décrire son application commerciale.
- Expliquer les compromis de coûts des différentes approches de personnalisation de modèles de fondation.
- Comprendre le rôle des agents dans les tâches à étapes multiples.
- Comprendre les approches pour évaluer les performances des modèles de fondation.
- Identifier les métriques pertinentes pour évaluer les performances des modèles de fondation.
Public visé
Ce cours est destiné aux :
- Personnes intéressées par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, indépendamment d'un rôle professionnel spécifique
Prérequis
Développer des Solutions d'IA Générative fait partie d'une série qui établit une base sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative. Si ce n'est pas déjà fait, il est recommandé de suivre ces deux cours :
- Principes de base de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
- Explorer les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle
Plan du cours
Section 1
- Leçon 1 : Comment utiliser ce cours
Section 2 : Introduction
- Leçon 2 : Aperçu du cours
- Leçon 3 : Cycle de vie des applications d'IA générative
Section 3 : Définir le cas d'utilisation
- Leçon 4 : Définir un cas d'utilisation
Section 4 : Choisir un modèle de fondation
- Leçon 5 : Choisir un FM
- Leçon 6 : Vérification des connaissances
Section 5 : Améliorer les performances
- Leçon 7 : Améliorer les performances d'un FM
- Le
Programme
Enseigné par
Étiquettes
