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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology France Université Numerique

ChatGPT et IA : mode d'emploi pour managers et RH

ChatGPT et IA : mode d'emploi pour managers et RH Voici un mini MOOC pour comprendre la puissance des IA génératives comme ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney, SlidesAI, et de l’IA dans la transformation des métiers. Vous aurez des contenus uniques qui mettent en perspective la différence entre IA et IA génératives, les nouvelles questions qu.
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provider France Université Numerique
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duration 3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Gen AI for Fraud Detection Analytics

Bienvenue au cours 'Débloquer le Pouvoir de l'IA Générative dans l'Analyse de Détection de Fraude', où vous entreprendrez un voyage transformateur pour acquérir une expertise pratique dans l'IA générative pour la prévention de la fraude. Tout au long de ce cours, vous plongerez dans le monde de la détection de fraude par IA, en maîtrisant les fo.
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provider Coursera
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duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Elevate Your Data Science Career

IA Générative : Élevez Votre Carrière en Data Science - Coursera L'IA générative est désormais courante. Boostez votre carrière avec un cours qui met en avant des compétences pointues et demandées en IA générative, adaptées aux besoins des data scientists. Ce cours convient aux data scientists existants et aspirants, profession.
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provider Coursera
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duration 11 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Crafting Personalized Content with Gen AI: Create a Campaign

Créer du Contenu Personnalisé avec l'IA Géné: Lancer une Campagne Ce projet guidé, Créer du Contenu Personnalisé: Lancer une Campagne, est parfait pour les marketeurs désireux de plonger dans le monde de l'IA. Ce cours basé sur des projets vous enseigne l'art de l'ingénierie des invites pour synthétiser des données, créer des c.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Elevate your Software Development Career

IA Générative : Élevez votre Carrière en Développement Logiciel L'IA générative transforme le domaine de l'ingénierie logicielle, faisant de cette compétence un atout essentiel pour les développeurs. Ce cours d'IBM "IA Générative pour Développeurs Logiciels" est conçu pour vous donner une compréhension approfondie de la façon dont les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 16 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Stanford University

The AI Awakening: Implications for the Economy and Society

Le Réveil de l'IA : Implications pour l'Économie et la Société Ce cours explore comment les avancées en intelligence artificielle sont sur le point de transformer notre économie et notre société dans un avenir proche. Obtenez des perspectives d'éminents chercheurs en IA et de leaders de l'industrie dans les domaines de la technologie, de l'écono.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Navigating Generative AI: A CEO Playbook

Naviguer dans l'IA Générative : Un Guide pour les PDG Ceci est un résumé exécutif abrégé de notre programme complet, Naviguer dans l'IA Générative pour les Leaders. Commencez votre parcours dans ce cours accéléré de 4 heures. Si vous avez besoin d'approfondir, votre progression sera transférée dans notre programme plus long. Créé par le PDG d.
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provider Coursera
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duration 17 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Data Scientists

IA Générative pour les Data Scientists La connaissance de l'IA générative est désormais une compétence essentielle en science des données. Selon Gartner, "D'ici 2026, 20 % des principales équipes de data science seront rebaptisées en tant que cabinets de sciences cognitives ou de conseil en sciences, augmentant la diversité des compétences du per.
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provider Coursera  Specialization
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California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Software Developers

IA Générative pour les Développeurs de Logiciels Avec l'IA générative, une nouvelle ère technologique a commencé. Les développeurs de logiciels peuvent exploiter cette technologie révolutionnaire pour écrire du code de haute qualité avec moins de bogues, augmentant ainsi leur efficacité et leur efficience globales. Cela fait de l'IA générative u.
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provider Coursera  Specialization
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Business Transformation and Career Growth

L'IA Générative : Transformation des Entreprises et Croissance des Carrières Dans ce bref cours, découvrez le pouvoir transformateur de l'IA générative tant sur les entreprises que sur les carrières individuelles. Idéal pour quiconque désire en savoir plus sur les opportunités commerciales et professionnelles offertes par l'IA générative, ce cours.
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provider Coursera
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duration 20 hours
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!