Cours d'IA générative

659 Cours

Microsoft Future Ready: Designing and Implementing an Azure AI Solution

Rejoignez le cours "Microsoft Future Ready : Concevoir et mettre en œuvre une solution d'IA Azure", un programme immersif visant à améliorer votre processus de science des données grâce à la puissance de Microsoft Azure. Ce cours, élaboré par l'équipe d'apprentissage mondiale de Microsoft, est conçu pour les scientifiques des données se préparant à.
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provider FutureLearn
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3 weeks, 6 hours a week
sessions On-Demand

Getting Started with Generative AI API

Titre : Premiers pas avec l'API IA générative Description : Plongez dans le monde de l'IA générative avec une spécialisation complète qui explore ses capacités à travers Python. Ce programme couvre des domaines essentiels comme la génération de texte, d'image et de code, en mettant l'accent sur l'utilisation de l'API de pointe d'OpenAI. Les partici.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
duration 13 weeks, 3 hours a week

Introduction to Generative AI Studio

Rejoignez le cours Introduction à Generative AI Studio proposé par Google Cloud Skills Boost, conçu pour les apprenants désireux de maîtriser les subtilités de l'IA générative. Ce cours détaille les fondamentaux de Generative AI Studio, un outil de premier plan au sein de Vertex AI, élaboré pour permettre aux utilisateurs de prototyper et de person.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Free Certificate
duration 8 hours
sessions On-Demand

ChatGPT and Generative AI: The Big Picture

Découvrez la révolution de ChatGPT et de l'IA générative et saisissez leurs fondamentaux avec "ChatGPT et l'IA générative : La grande image". Ce cours, proposé par Pluralsight, plonge dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle générative, fournissant aux apprenants une compréhension essentielle de la manière dont des technologies comme.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 29 minutes
sessions On-Demand

Building Generative AI Applications with Gradio

Embarquez dans un voyage pour créer des applications IA interactives avec notre dernière offre : "Construire des applications IA génératives avec Gradio". Ce cours, dirigé par le célèbre ingénieur en art d'apprentissage automatique de Hugging Face, Apolinário Passos, est votre porte d'entrée pour maîtriser l'IA générative avec Gradio. Dans ce cours.
provider Independent
pricing Free Online Course
duration 1 hour
sessions On-Demand

How Diffusion Models Work

Embarquez dans un voyage transformatif dans l'univers de l'IA générative avec le cours "Comment fonctionnent les modèles de diffusion", proposé sur Coursera. Sous la guidance experte de Sharon Zhou, ce cours intensif d'une heure démystifie les techniques avancées derrière les modèles de diffusion, vous donnant le pouvoir de non seulement comprendre.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Prompt Engineering for Marketing

Découvrez le pouvoir de l'IA dans le marketing avec notre cours complet sur l'Ingénierie des Invites pour le Marketing, proposé par Codecademy. Ce programme spécialisé est conçu pour équiper les professionnels du marketing et les responsables de produit avec les compétences nécessaires pour employer ChatGPT dans des stratégies de marketing innovant.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand

Evaluating and Debugging Generative AI

Explorez les complexités de la gestion des projets d'apprentissage automatique et d'IA avec notre cours spécialisé sur l'Évaluation et le Débogage de l'IA Générative. S'attaquant à des sources de données diverses, à d'importants volumes de données, à des modèles complexes et à une vaste gamme de tests et d'évaluations, ce cours est votre porte d'en.
provider Independent
pricing Free Online Course
duration 1 hour
sessions On-Demand

Master Generative AI: Automate Content Effortlessly with AI

Déverrouillez la puissance de l'IA générative et transformez votre processus de création de contenu avec notre cours complet sur Udemy. Apprenez à automatiser la génération de texte, d'image, d'audio et de vidéo en utilisant des outils de pointe tels que ChatGPT, Stable Diffusion XL, DALLE-3, Midjourney, GPT-4 et Perplexity. Que vous soyez intéress.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 7 hours 33 minutes
sessions On-Demand

Generative AI for Executives

Titre : L'intelligence artificielle générative pour les cadres Description : Ce cours de niveau exécutif offre une introduction complète à l'intelligence artificielle générative, spécialement conçue pour les leaders et les décideurs. Disponible en plusieurs langues, dont l'Español (Latinoamérica), l'Español (España), le Français, le Bahasa Indonesi.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
sessions On-Demand

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!