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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous verrez les différentes formes de relations entre l'IA, ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'intelligence artificielle.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

Integrating Generative AI into Project Management

Intégrer l'IA générative dans la gestion de projet Après avoir suivi ce cours, les apprenants seront capables d'intégrer efficacement des outils d'IA générative (modèles de langage de grande envergure, LLM, comme ChatGPT) dans leurs flux de travail de gestion de projet pour améliorer l'efficacité, la communication et la prise de décision tout en.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Prácticas de IA responsable (Español LATAM) | Responsible Artificial Intelligence Practices (LATAM Spanish)

Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA responsable. Tout d'abord, vous aurez accès à une introduction expliquant ce qu'est l'IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, comprendrez les défis que l'IA responsable tente de surmonter et explorerez les dimensions fondamentales de l'IA responsable. Ensuite, vous approf.
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California Institute of Technology Coursera

Content Creation With Generative AI

Création de Contenu avec l'IA Générative De plus en plus, les marketeurs intègrent l'IA dans leurs opérations marketing, améliorant ainsi l'efficacité, la créativité et l'innovation—ne restez pas à la traîne ! Débloquez le potentiel de l'IA générative avec ce cours dynamique conçu pour vous aider à intégrer l'IA et transformer.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini in Google Drive - Português Brasileiro

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California Institute of Technology University of Michigan

Leveraging Generative AI for Social Impact Organizations

Exploiter l'IA Générative pour les Organisations à Impact Social Exploiter l'IA Générative pour les Organisations à Impact Social se concentre sur la problématique de la rareté des ressources souvent rencontrée par les organisations à impact social et met en lumière comment les outils d'IA générative peuvent aider à libérer la capacité limitée d.
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California Institute of Technology University of Naples Federico II

Foundations of Local Large Language models

Titre du cours : Fondamentaux des Grands Modèles de Langage Locaux Description : À la fin de ce cours, les apprenants auront une solide compréhension des Grands Modèles de Langage fonctionnant localement. Vous serez capable de configurer un environnement local en utilisant des outils puissants pour exécuter différents LLMs et interagir avec eux.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

Generative AI Assistants

Assistants IA Génératifs Plongez dans l'avant-garde de l'assistance numérique avec la spécialisation "Assistants IA Génératifs", votre guide pour créer des partenaires IA sur mesure pour n'importe quel secteur ou besoin spécialisé. Ce cours dévoile les complexités de l'adaptation des modèles de langage de type GPT qui s'alignent intuitivement ave.
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California Institute of Technology University of Naples Federico II

GenAI Basics - How LLMs Work

Les Bases de GenAI - Comment Fonctionnent les LLM Cours : Les Bases de GenAI - Comment Fonctionnent les LLM Description : Ce cours d'une heure est conçu pour des audiences non techniques afin de comprendre comment les modèles GenAI sont formés. Vous apprendrez les bases du processus de la science des données grâce à une démo interactive qui ne.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

Prompt Engineering for Law

Ingénierie des Prompts pour le Droit Pénétrez l'intersection de pointe du droit et de la technologie avec la spécialisation "Ingénierie des Prompts pour le Droit", conçue pour les professionnels du droit cherchant à exploiter le pouvoir de l'IA générative. Ce cours introduit les bases de l'IA générative, explorant son rôle en pleine expansion da.
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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!