Joindre

Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Vietnamese)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Vietnamien) Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie de l'application de l'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris : Identifier les cas d'utilisation commerciale Choisir un modèle de fondation (FM) Améliorer la performance de FM Évaluer la p.
course image
California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Vietnamese)

Explorer les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle (Vietnamese) Dans ce cours, vous explorerez les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans des environnements réels à travers divers secteurs. Ces doma.
course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Cloud Support Associates

Titre : GenAI pour les Associés de Support Cloud Description : Ce cours est conçu pour introduire les Associés de Support Cloud aux capacités transformatrices de l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI). Les participants exploreront des stratégies pratiques pour tirer parti de GenAI dans diverses tâches de support cloud, améliorant ainsi.
course image
California Institute of Technology Hanyang University

Ethical AI for Students

IA Éthique pour les Étudiants L'IA Génerative (GenAI) révolutionne notre approche du travail et des études. Cependant, elle présente également des défis éthiques significatifs, tels que les préoccupations concernant les biais de l'IA, l'inexactitude et le plagiat. Ces enjeux rendent de nombreuses personnes prudentes quant à l'adoption complète.
course image
California Institute of Technology Coursera

Data Analysis, Visualization, and Communication with Copilot

Ce cours vous aidera à transformer des données complexes en insights exploitables et en histoires captivantes en utilisant Microsoft Copilot. Vous apprendrez des techniques d'IA générative de pointe pour l'analyse, la visualisation et la communication des données, vous permettant de découvrir des motifs cachés, de créer des visuels percutants e.
course image
California Institute of Technology Coursera

Generative AI Advance Fine-Tuning for LLMs

Formation Avancée en Ajustement Fin pour les LLMs en IA Générative Affiner un grand modèle de langage (LLM) est crucial pour l'aligner sur des besoins spécifiques en entreprise, améliorer la précision et optimiser ses performances. Cela donne aux entreprises des informations précises et exploitables qui stimulent l'efficacité et l'i.
course image
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Microsoft Copilot

Introduction à Microsoft Copilot Dans ce cours d'introduction, vous embarquerez dans un voyage au cœur de l'IA générative et de Microsoft Copilot. Nous démystifierons les concepts derrière cette technologie transformative, explorant son potentiel et ses limites. Vous acquerrez une compréhension claire de ce qu'est l'IA générat.
course image
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI for Developers With Copilot

Introduction à l'IA générative pour les développeurs avec Copilot Ce cours introduit les développeurs aux technologies d'IA générative, en se concentrant sur leurs applications pratiques dans le développement de logiciels. Vous explorerez les concepts de base de l'IA générative et comprendrez les fonctionnalités de.
course image
California Institute of Technology Coursera

Data Preparation and Evaluation with Copilot

Préparation et évaluation des données avec Copilot - Coursera Ce cours vous prépare à utiliser Microsoft Copilot pour les tâches de préparation et d'évaluation des données. Vous apprendrez à tirer parti des capacités d'IA générative et de traitement du langage naturel de Copilot pour rationaliser votre flux de trava.
course image
California Institute of Technology Coursera

Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain

Projet : Applications d'IA générative avec RAG et LangChain Préparez-vous à mettre en pratique toutes vos compétences en ingénierie d'IA générative ! Ce projet guidé mettra à l'épreuve et appliquera les connaissances et la compréhension que vous avez acquises au cours des précédents cours du programme. Vous construirez votre propre application d'.
course image

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!