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Cours d'IA générative

911 Cours

California Institute of Technology Coursera

Introduction to Large Language Models - Deutsch

Introduction aux Modèles de Langue de Grande Taille - Français Dans ce cours d'introduction au format microlearning, nous étudierons ce que sont les Modèles de Langue de Grande Taille (LLM), leurs cas d'utilisation, et comment améliorer la performance des LLM grâce à l'ajustement des prompts. De plus, nous aborderons les outils.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

Dans ce cours d'introduction du curriculum AWS ML Engineer Associate, nous passerons en revue les bases de l'apprentissage automatique (ML) et examinerons l'évolution du ML et de l'IA. En tant que première étape du cycle de vie du ML, nous identifierons les objectifs commerciaux et formulerons des problèmes de ML en fonction de ces objectifs comm.
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AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

Dans ce cours d'introduction au programme de base pour les ingénieurs en ML associés d'AWS, vous examinez les concepts de base de l'apprentissage automatique (ML) et étudiez l'évolution de l'apprentissage automatique et de l'IA. Vous explorez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifiant un objectif commercial et formulant un problème de.
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Essentials of Prompt Engineering (Korean)

Essentiels de l'Ingénierie des Instructions (Coréen) Ce cours présente les éléments de base nécessaires à la création d'instructions efficaces. Vous apprendrez à segmenter et à optimiser les instructions pour divers cas d'utilisation. Vous découvrirez également des techniques telles que les instructions en zero-shot, few-shot et le raisonnement e.
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Amazon Q Business Getting Started (Indonesian)

Amazon Q Business Getting Started (Français) Amazon Q Business est un assistant soutenu par une intelligence artificielle générative (IA générative) capable de répondre aux questions, de créer du contenu, de résumer et de terminer des tâches, tout cela basé sur les informations de votre entreprise. Dans ce cours de démarrage, vous apprendrez les.
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Amazon Q Introduction (Indonesian)

Introduction à Amazon Q (Indonésien) Ce cours offre une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant soutenu par l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de connecter Amazon Q aux informations, au code et aux systèmes de votre entreprise. Vous trouverez également des informations supplémentai.
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版 *Ce cours est pris en charge par la traduction automatique. Amazon Q Business est un assistant utilisant l'IA générative (gen AI), capable de répondre aux questions, de générer du contenu, de créer des résumés et d'accomplir des tâches, le tout sur la base d'informations d'entreprise..
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese)

*Ce cours est disponible via traduction automatique. Amazon Q Business est un assistant alimenté par l'intelligence artificielle générative (Gen AI) qui peut répondre aux questions, générer du contenu, créer des résumés et mener à bien des tâches en se basant sur les informations de l'entreprise. Ce cours d'introduction vous apprendra les avant.
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Amazon Q Introduction (Korean)

Ce cours présente un aperçu de l'Amazon Q, un assistant basé sur l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de la connexion d'Amazon Q aux informations de l'entreprise, aux codes et aux systèmes. De plus, vous trouverez des informations supplémentaires pour approfondir votre parcours d'appre.
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Amazon Q Introduction (Japanese)

Introduction à Amazon Q (Japonais) *Ce cours est disponible en traduction automatique. Ce cours présente une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant doté d'intelligence artificielle générative (IA). Apprenez les cas d'utilisation et les avantages d'associer Amazon Q aux informations, codes et systèmes de votre entreprise. Des informations suppléme.
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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!