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Cours d'IA générative

1013 Cours

California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Consultants

IA Générative pour les Consultants Inscrivez-vous au cours IA Générative pour les Consultants sur Coursera pour maîtriser l'application de l'IA générative dans divers secteurs. Ce cours vous fournira des compétences essentielles pour intégrer des solutions Gen IA, aborder efficacement des défis complexes et offrir une valeur substantielle à vos.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Data Engineers

IA Générative pour les Ingénieurs de Données L'ingénierie des données concerne la collecte, la génération, la transformation et le stockage efficaces des données. Les outils d'IA générative ont la capacité de rendre chacune de ces tâches d'ingénierie des données plus efficace, efficiente et pratique sur un pipeline ETL. Cette spécialisation est.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI in Marketing

L'IA Générative dans le Marketing | Spécialisation Coursera Le marketing est une application importante de l'IA générative pour créer des campagnes marketing personnalisées et ciblées qui vous aident à rester en avance sur la concurrence. Dans le paysage actuel, les clients attendent des expériences plus personnalisées et engageantes de la part.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Product Managers

Que ce soit pour l'automatisation des tâches ou la personnalisation de l'expérience utilisateur, l'IA générative révolutionne la façon dont nous concevons et développons des produits. Cette spécialisation aidera les Chefs de Produit, novices et expérimentés, à se familiariser avec l'IA générative et à découvrir comment tirer parti de cette tech.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Marketing Analysts: Innovate Marketing Strategies

GenAI pour les analystes marketing : Innover les stratégies marketing Ce cours approfondi est conçu pour explorer l'impact transformateur de GenAI sur l'analyse des données marketing. Acquérez une compréhension complète de l'utilisation de GenAI pour améliorer diverses fonctions marketing, y compris l'optimisation des campagnes, la segmentation.
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California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI Foundations: Getting Started

Fondations de l'IA Générative : Commencer Dans cette introduction rapide et pragmatique, initiez-vous rapidement à l'état actuel de l'IA générative, notamment comment obtenir de meilleurs résultats avec des outils comme ChatGPT, Anthropic Claude, et Google Bard. Dans ce cours rapide et court, vous couvrirez rapidement les concepts, idées et app.
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California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI Foundations: Prompt Engineering

Fondations de l'IA Générative : Ingénierie des Incitations Maîtrisez l'art de créer des incitations efficaces pour les chatbots et l'IA générative. Apprenez des techniques pour obtenir de meilleurs résultats en adaptant les incitations en utilisant des attributs tels que la longueur, le style, la perspective et des exemples pour guider.
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California Institute of Technology Codecademy

Intro to LLMs

Introduction aux MTL - Apprenez comment fonctionnent les Modèles de Langage de Grande Taille | Codecademy Découvrez comment fonctionnent les modèles de langage de grande taille (MTL), comment ils sont utilisés et ce que font leurs paramètres ajustables. Les Modèles de Langage de Grande Taille (MTL) et la génération de texte sont au cœur de nomb.
California Institute of Technology Coursera

Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers

Introduction à Snowflake pour développeurs, data scientists, data engineers Déverrouillez le potentiel de Snowflake avec notre cours complet conçu pour les développeurs, data scientists et data engineers. Ce cours vous introduit à Snowflake en tant que plateforme puissante pour construire des applications, créer des pipelines de données et dévelop.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Building a Generative AI-Ready Organization

Construire une organisation prête pour l'IA générative Construire une organisation prête pour l'IA générative est le cours final de la série en trois parties sur les principes fondamentaux de l'IA générative pour les décideurs commerciaux et techniques. Si vous ne l'avez pas encore fait, commencez par le premier cours, Introduction.
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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!