L'intelligence artificielle générative complète pour la recherche et le développement

Aperçu

Maîtrisez l'IA générative pour la recherche et le développement et apprenez la création de prototypes, l'optimisation et bien plus encore ! Ce que vous apprendrez :

Comprendre l'IA générative pour la recherche et le développement.

Maîtriser les meilleures pratiques d'IA générative pour la recherche et le développement. Apprendre les divers concepts pour les modèles génératifs.

Apprendre l'intégration vectorielle dans l'IA générative. Ce cours couvre de nombreux sujets en IA générative pour la recherche et le développement.

L'IA générative est une branche révolutionnaire du machine learning qui permet aux machines de créer de nouveaux contenus, y compris des textes, des images, de la musique, et même du code, en se basant sur des modèles appris à partir de vastes ensembles de données. Un des composants clés de l’IA générative est l'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux tels que les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les modèles basés sur les transformateurs comme la série GPT d’OpenAI.

Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données étendus et utilisent des algorithmes probabilistes pour générer un contenu qui ressemble de près à celui créé par l'homme. L'IA générative révolutionne la manière dont le contenu est produit.

Les écrivains, designers et musiciens peuvent tirer parti de l'IA pour générer des idées, automatiser des tâches répétitives, voire créer des œuvres d'art complètes. Des outils propulsés par l'IA tels que ChatGPT, DALL·E et Stable Diffusion sont largement adoptés pour la génération de contenu, rendant les processus créatifs plus efficaces et accessibles.

Alors que l'IA générative continue d'évoluer, son impact sur la société sera façonné par la manière dont elle est régulée et intégrée dans diverses industries. Bien qu'elle offre d'immenses opportunités d'innovation et d'efficacité, les considérations éthiques et le développement responsable de l'IA doivent être prioritaires.

L'avenir de l'IA générative réside dans l'équilibre entre l'avancement technologique et le bien-être sociétal, assurant qu'elle serve d'augmentation à la créativité humaine plutôt que de remplacement.

Programme

• Introduction à l'IA générative
Aperçu de l'IA générative
Concepts clés et définitions
Applications dans la recherche et le développement
• Fondements de l'apprentissage profond
Notions de base sur les réseaux de neurones
Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GANs)
Aperçu des modèles de transformateurs (ex : GPT)
• Modèles génératifs et leurs applications
Types de modèles génératifs
Applications dans la génération de texte, d'images, de musique et de code
Études de cas de l'IA générative dans l'industrie
• Embedding vectoriel dans l'IA générative
Comprendre l'embedding vectoriel
Rôle dans la génération de contenu
Applications pratiques et exemples
• Outils et technologies
Aperçu des outils populaires de l'IA générative
Introduction à ChatGPT, DALL·E et Stable Diffusion
Prise en main des outils d'IA pour la génération de contenu
• Meilleures pratiques pour l'IA générative en R&D
Entraînement et optimisation des modèles
Création et itération de prototypes
Intégration dans les flux de travail existants
• Considérations éthiques et développement responsable de l'IA
Comprendre les risques éthiques
Stratégies pour atténuer les biais et la discrimination
Cadres pour une utilisation responsable de l'IA
• Tendances futures et impact sociétal
Évolution des tendances dans l'IA générative
Équilibrer les progrès technologiques avec le bien-être sociétal
Le rôle de la régulation et des politiques
• Conclusion du cours
Résumé des apprentissages clés
Ressources pour un apprentissage futur
Questions-réponses et discussions finales

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Enseigné par

Raj Kumar Thokala

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Sujets

Informatique