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Cours d'IA générative

1093 Cours

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California Institute of Technology Coursera

Snowflake Generative AI

Prêt à lancer ou à élever votre carrière dans l'IA ? Acquérez des compétences pratiques essentielles avec le programme Snowflake Generative AI. Que vous soyez un étudiant débutant, un professionnel émergent, ou un spécialiste des données expérimenté, ce cours vous offre l'avantage concurrentiel nécessaire pour prospérer sur le marché du travail.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

AI Agents in Java with Generative AI

Les agents IA représentent l'avenir des logiciels, évoluant d'outils passifs à des solveurs de problèmes proactifs. Dans ce cours à la pointe, vous maîtriserez l'art de construire ces agents en utilisant la puissance pérenne de Java. Les frameworks peuvent apparaître et disparaître, mais les principes que vous apprendrez ici restent inestimab.
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California Institute of Technology Higher School of Economics

Enseñar con IA: herramientas

Enseigner avec l'IA est un cours d'introduction gratuit au format MOOC destiné aux enseignants et formateurs intéressés par l'intégration de l'intelligence artificielle dans leurs méthodes d'enseignement. Guidé par Federica AI Tutor, ce cours couvre les concepts fondamentaux de l'IA, axé sur l'application d'outils génératifs pour enrichir les.
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California Institute of Technology Pluralsight

Getting Started with Artificial Intelligence for Business

Élevez l'efficacité de votre entreprise en apprenant à utiliser l'intelligence artificielle dans vos opérations quotidiennes. Le cours 'Commencer avec l'intelligence artificielle pour les affaires', proposé par Pluralsight, vous équipera des compétences nécessaires pour produire rapidement des livrables de qualité professionnelle grâce à l'I.
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California Institute of Technology Pluralsight

Enhancing Traditional ML with Generative AI

Dans le domaine en évolution rapide de l'intelligence artificielle, comprendre l'interaction entre les capacités émergentes de l'IA Générative et les approches traditionnelles d'apprentissage automatique est essentiel. Le cours Améliorer le ML Traditionnel avec l'IA Générative de Pluralsight vous équipe de l'expertise nécessaire pour.
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California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI for Improving Feedback

Améliorez votre processus de feedback avec l'IA générative sans perdre la touche humaine. Ce cours, conçu pour les leaders et professionnels occupés, vous apprend à intégrer efficacement l'IA dans vos tâches quotidiennes de feedback. Dans ce cours pratique, L'IA Générative pour Améliorer le Feedback, vous découvrirez comment utiliser les outil.
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California Institute of Technology Pluralsight

Azure AI Fundamentals

Embarquez dans un voyage pour concevoir et construire des applications alimentées par l'IA avec les services de pointe Azure AI de Microsoft. Le cours "Fondamentaux de l'IA Azure" sur Pluralsight vous fournit les compétences pour développer et déployer rapidement des solutions IA révolutionnaires. Commencez votre exploration du paysage des.
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California Institute of Technology Pluralsight

Introduction to Generative AI vs. Traditional ML

Dans le cours "Introduction à l'IA Générative vs. ML Traditionnel," vous acquerrez les connaissances nécessaires pour évaluer, comparer et choisir la stratégie IA idéale pour vos projets. Commencez par explorer les bases de l'apprentissage automatique traditionnel, en abordant les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renfo.
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California Institute of Technology Coursera

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

Perfectionnez vos compétences en IA conversationnelle en vous inscrivant à ce cours où vous apprendrez à développer des applications qui facilitent l'interaction en langage naturel avec des données à la fois structurées et non structurées. En vous appuyant sur les bases posées dans notre cours d'introduction à GenAI, ce programme s'approfond.
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California Institute of Technology Coursera

Architecting AI Solutions – Scalable GenAI Systems

Ce cours offre un parcours complet dans la conception d'applications d'Intelligence Artificielle Générative (GenAI) évolutives et efficaces. Il vous dote des compétences nécessaires pour concevoir, déployer et optimiser des systèmes GenAI. Plongez dans les connaissances fondamentales du GenAI, en explorant son évolution de l'IA traditionnelle.
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Un cours d'IA générative est un domaine en pleine croissance de l'apprentissage automatique capable de créer de nouveaux contenus, de traduire des langues, de rédiger différents types de contenus créatifs et de répondre à vos questions de manière informative. Il a un potentiel énorme pour révolutionner la façon dont nous créons et utilisons les produits.

Un cours sur l'IA générative fait référence à tout modèle d'intelligence artificielle qui génère de nouvelles données, informations ou documents.

Par exemple, de nombreuses entreprises enregistrent leurs réunions, en direct et virtuelles. Voici quelques façons dont l'IA générative pourrait transformer ces enregistrements :

Et ce n'est qu'une petite partie de tous les processus.

Exemples de modèles d'IA génératifs

Il existe déjà sur le marché un certain nombre de produits utilisant des cours d'IA génératives - nous vous en donnerons quelques exemples ci-dessous. Le principe sous-jacent des cours d'IA génératives à l'AI Education varie en fonction du modèle ou de l'algorithme spécifique utilisé, mais certaines approches courantes comprennent :

  1. Les auto-encodeurs variationnels (VAE) sont un type de modèle génératif qui apprend à encoder les données d'entrée dans un espace latent, puis à les décoder pour retrouver les données originales. La partie "variationnelle" du nom fait référence à la nature probabiliste de l'espace latent, qui permet au modèle de générer une variété de sorties.

  2. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) : les GAN sont composés de deux réseaux de neurones, un générateur et un discriminateur, qui sont formés simultanément par apprentissage antagoniste. Le générateur crée de nouvelles données, et le discriminateur évalue la qualité de correspondance des données générées avec les données réelles. La compétition entre les deux réseaux amène le générateur à s'améliorer dans la production de sorties réalistes.

  3. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et la mémoire à court terme à long terme (LSTM) : Ces types de réseaux de neurones sont souvent utilisés pour générer des séquences comme le texte ou la musique. Les RNN et les LSTM ont une mémoire qui leur permet de traiter une série d'événements dans le temps, ce qui les rend adaptés à des tâches où l'ordre des éléments est important.

  4. Les modèles de transformateurs : Les modèles transformateurs, en particulier ceux dotés de mécanismes d'attention, réussissent très bien dans diverses tâches génératives. Ils peuvent se souvenir des dépendances et des relations à long terme dans les données, ce qui les rend efficaces pour des tâches telles que la traduction de langues et la génération de texte

  5. Les auto-encodeurs : Les auto-encodeurs sont composés d'un encodeur et d'un décodeur, et ils sont formés pour reconstruire les données d'entrée. Bien qu'ils soient principalement utilisés pour apprendre à représenter et à compresser les données, des variations comme les auto-encodeurs de débruitage (par exemple dans les images) peuvent être utilisées pour des tâches génératives.

Un cours d'IA générative consiste à nourrir un modèle avec un large ensemble de données et à optimiser ses paramètres pour minimiser la différence entre la sortie générée et l'information réelle. La capacité d'un modèle à produire un contenu réaliste et riche dépend de la complexité de son architecture, de la qualité et de la quantité des données d'apprentissage, et des techniques d'optimisation utilisées pendant l'apprentissage!