Aperçu
Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris :
- Identification des cas d'utilisation métier
- Choisir un modèle de base (FM)
- Améliorer les performances du FM
- Évaluer les performances du FM
- Déployer et évaluer l'impact de la mise en œuvre sur les objectifs commerciaux
Ce cours est un complément aux cours sur l'IA générative, permettant d'approfondir les concepts liés à la personnalisation du FM à l'aide des techniques de prompt engineering, de génération augmentée récupérative (RAG) et d'ajustement fin.
- Niveau du cours : Débutant
- Durée : 1 heure
Note : Ce cours dispose de sous-titres/traductions localisés. Le contenu narratif est en anglais. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du lecteur.
Ce cours comporte des éléments interactifs, des vidéos, du texte explicatif et des illustrations graphiques.
Dans ce cours, vous apprendrez à :
- Définir les critères de sélection pour choisir un modèle pré-entraîné.
- Identifier la technologie de génération augmentée récupérative (RAG) et décrire ses applications commerciales.
- Expliquer les compromis de coût entre les différentes méthodes de personnalisation du modèle de base.
- Comprendre le rôle des agents dans les tâches à étapes multiples.
- Comprendre les approches d'évaluation des performances du modèle de base.
- Identifier les métriques pertinentes pour évaluer les performances du modèle de base.
Ce cours s'adresse aux :
- Individus intéressés par les technologies d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, indépendamment de leur rôle professionnel spécifique
- Individus ayant l'intention de passer l'examen de certification AWS Certified AI Practitioner
Le cours Développement de Solutions d'IA Générative fait partie d'une série de cours visant à fournir une compréhension de base de l'intelligence artificielle, des technologies d'apprentissage automatique et de l'IA générative. Si vous n'avez pas suivi ce cours, il est recommandé de compléter les deux cours suivants :
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Notions fondamentales d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle)
- Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Exploration des cas d'utilisation et applications de l'intelligence artificielle)
Plan du cours
Section 1
- Leçon 1 : Utiliser ce cours
Section 2 : Introduction
- Leçon 2 : Aperçu du cours
- Leçon 3 : Cycle de vie des applications d'IA générative
Section 3 : Identification des cas d'utilisation