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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Data Science with Copilot

IA Générative pour la Science des Données avec Copilot Ce cours offre une introduction complète à l'IA Générative dans la science des données. Vous explorerez les concepts fondamentaux de l'IA générative, y compris les GANs, VAEs, et Transformers, et découvrirez comment Microsoft Copilot utilise ces modèles pour simplifier les flux de travail en.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Computer Support Specialists (IT Support)

Ce cours offre l'opportunité de comprendre et d'utiliser l'IA générative (GenAI) dans la résolution de problèmes et les interactions avec les clients. Les participants apprendront à automatiser des tâches, à résoudre des problèmes plus rapidement grâce à l'assistance de l'IA et à améliorer le support client avec un service personnalisé. Le p.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for IT Project Managers

GenAI pour les chefs de projet IT GenAI pour les chefs de projet IT est conçu pour introduire les chefs de projet IT dans le monde révolutionnaire des technologies GenAI. Ce cours fournit une compréhension essentielle de la manière dont le GenAI peut être intégré à la gestion de projet IT pour améliorer l'efficacité, la prise de déc.
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California Institute of Technology Coursera

AI Engineering

Ingénierie de l'IA Cette spécialisation apprend aux développeurs à créer des applications de nouvelle génération alimentées par l'IA générative. Elle couvre des sujets comme l'API OpenAI, les modèles open source, la sécurité de l'IA, les embeddings, les bases de données vectorielles, les agents IA, comment accélérer votre développement IA avec L.
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California Institute of Technology Coursera

Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot pour la Science des Données Selon une étude Gartner de 2023, 67 % des organisations matures créent de nouveaux rôles pour l'IA générative, et 87 % de ces organisations ont une équipe dédiée à l'IA. Copilot pour la Science des Données est conçu pour aider les data scientists actuels et futurs à se préparer à ces rôles grâce à une.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI Engineering with LLMs

Ingénierie de l'IA Générative avec les LLMs Le marché de l'IA générative (Gen AI) devrait croître de 46 % par an jusqu'en 2030 (Source : Statista). En conséquence, les ingénieurs Gen AI sont très demandés. Ce programme équipe les aspirants data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs en IA avec des compétences vitale.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorer des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketin.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Digital Marketing and Ecommerce Analysts

GenAI pour les analystes en marketing digital et e-commerce Dans le monde du e-commerce d'aujourd'hui en évolution rapide, rester un pas en avant est la clé du succès. Le cours "Gen AI pour les analystes en marketing digital et e-commerce" est conçu pour équiper les marketeurs digitaux et les analystes e-commerce des connaissances et compétence.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

Aperçu du programme AWS ML Engineer Associate (Français simplifié) Dans ce cours d'introduction au programme AWS ML Engineer Associate, vous examinerez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et explorerez l'évolution du ML et de l'IA. Vous découvrirez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifierez les ob.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Développement de solutions d'IA générative (Français) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (French) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris ce qui suit : Définition d'un cas pratique commercial Sélectio.
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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!