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Cours d'IA générative

1067 Cours

California Institute of Technology Coursera

Gemini in Google Sheets - 한국어

Gemini dans Google Sheets - Français Gemini pour Google Workspace est un complément qui permet aux utilisateurs d'utiliser des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Ce mini cours explore les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent améliorer la productivité et l'efficacité dans Goog.
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California Institute of Technology Coursera

The Role of the CEO in Navigating GenAI

Le Rôle du PDG dans la Navigation de GenAI Ce cours est conçu pour guider les PDG et les dirigeants seniors dans leur parcours de compréhension et d'exploitation de l'intelligence artificielle générative. Il se concentre sur le rôle crucial du PDG dans la navigation du potentiel transformateur de GenAI. Les intervenants, Andrew Ng (co-fondateur.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI and LLMs: Architecture and Data Preparation

IA Générative et LLMs : Architecture et Préparation des Données Ce cours court d'IBM, faisant partie du Certificat Professionnel en Ingénierie de l'IA Générative avec les LLMs, vous enseigne les bases de l'utilisation de l'IA générative et des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs). Il est parfait pour les data scientists, ingénieurs en appr.
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California Institute of Technology edX

Introduction to Generative AI for Executives and Business Leaders

Introduction à l'IA Générative pour Cadres et Dirigeants d'Entreprise L'IA Générative pour Cadres et Dirigeants d'Entreprise, présentée par IBM AI Academy, explore des sujets et des ressources couvrant trois domaines d'apprentissage essentiels : les essentiels stratégiques, les éléments clés pour l'IA d'entreprise et comment mettre l'IA en prati.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Business - A Leaders' Handbook

L'IA Générative pour les Entreprises - Un Guide pour les Dirigeants L'IA Générative pour les Entreprises - Un Guide pour les Dirigeants est un cours transformateur spécifiquement conçu pour les dirigeants d'entreprises. Ce cours démystifie le monde complexe de l'IA générative, la distinguant des autres paradigmes de l'IA et explorant des concepts.
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California Institute of Technology Coursera

Gen AI Foundational Models for NLP & Language Understanding

Modèles de Base de l'IA Générative pour le Traitement du Langage Naturel Ce cours IBM vous apprendra à implémenter, entraîner et évaluer des modèles d'IA générative pour le traitement du langage naturel (NLP). Le cours couvre une variété d'applications NLP incluant la classification de documents, la modélisation du langage et la traduction de l.
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California Institute of Technology Coursera

Integrating Applications with Gemini 1.0 Pro on Google Cloud

Ce cours court sur l'intégration des applications avec les modèles Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud vous aide à découvrir l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Le cours vous apprend à accéder aux modèles Gemini 1.0 Pro et Gemini 1.0 Pro Vision depuis le code. Il vous permet de tester les capacités des modèles avec des invites de texte, d'.
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California Institute of Technology edX

Using GenAI to Automate Software Development Tasks

Utiliser GenAI pour automatiser les tâches de développement logiciel Dans ce cours de pointe, vous allez : Apprendre à tirer parti de l'IA générative pour rationaliser votre flux de travail de développement Explorer des outils de programmation en binôme avec IA comme CodeWhisperer pour augmenter la productivité Maîtriser les techniques.
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California Institute of Technology Coursera

Fundamentals of Generative AI for Beginners

Les Fondamentaux de l'IA Générative pour les Débutants L'IA générative est une technologie disruptive avec un impact immense. Elle pousse les entreprises à repenser leurs stratégies clients, encourage les fabricants de puces à répondre aux demandes accrues de processeurs, et amène les milieux académiques à modifier les parcours et les programmes.
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California Institute of Technology edX

Developing Generative AI Applications with Python

Développer des Applications d'IA Générative avec Python La modélisation de l'IA générative est une compétence recherchée pour le développement de modèles d'IA. Les employeurs s'attendent maintenant à ce que les compétences en IA générative figurent sur le CV d'un ingénieur en IA. Ce cours pratique, qui fait également partie du Certificat Profes.
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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!