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Débute 24 June 2026 08:46

Se termine 24 June 2026

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Fluence en IA générative

Découvrez des concepts fondamentaux, les LLMs, la génération d'images par IA avec DALL-E/Midjourney, et des stratégies de déploiement en production pour mettre en œuvre efficacement des solutions d'IA générative.
via Udacity

139 Cours


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Aperçu

This course provides a comprehensive high-level overview of Generative AI, beginning with foundational concepts and terminology and then delving into specific applications such as Large Language Models (LLMs) for text generation and diffusion-based models image creation. Key lessons include an in-depth look at LLMs, AI image generation methods, and hands-on experience with tools like DALL-E and Midjourney.

The course concludes by addressing practical aspects of deploying Generative AI in production environments, focusing on data collection, prompt execution, maintenance, and orchestration strategies.

Programme

  • Introduction simple à l'IA générative
  • Dans cette leçon, nous couvrirons les concepts clés, la terminologie de base et les applications typiques de l'IA générative.
  • Grands modèles de langage (LLMs) et génération de texte
  • Dans cette leçon, vous explorerez plus en profondeur l'une des applications les plus importantes de l'IA générative : les grands modèles de langage (LLMs).
  • Introduction à la génération d'images par IA
  • Dans cette leçon, vous apprendrez ce qu'est la génération d'images par IA, comment elle fonctionne, ainsi que certains modèles et techniques de génération d'images par IA.
  • Outils de génération d'images par IA
  • Dans cette leçon, vous apprendrez à générer des images à partir de texte avec certains outils populaires, comme DALL-E et Midjourney.
  • IA générative en production
  • Dans cette leçon, vous découvrirez les considérations pratiques pour l'utilisation de l'IA générative en production, y compris les techniques de collecte de données, d'exécution de requêtes, de maintenance et d'orchestration.

Enseigné par

Uohna Thiessen, Rohan Viswanathan , Giacomo Vianello, Raphael Mallari, Ed Wiley, Erick Galinkin, Chang She, Sergei Kozyrenko and Emily McMilin


Matières

Computer Science