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Cours d'IA générative

1067 Cours

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Introdução à IA generativa - A arte do possível (Português) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Portuguese)

Introduction à l'IA générative - L'art du possible | Introduction to Generative AI - Art of the Possible Le cours « Introduction à l'IA générative - L'art du possible » offre une introduction à l'IA générative, ses cas d'utilisation, risques et avantages. Avec l'aide d'un exemple de génération de contenu, nous illustrons l'art du possible.
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California Institute of Technology Pluralsight

Remaining Agile Through the Development of Generative AI

Rester Agile Grâce au Développement de l'IA Générative Titre du Cours : Rester Agile Grâce au Développement de l'IA Générative Description : Ce cours vous apprendra à rester agile et ouvert au changement alors que votre équipe adopte des outils et des pratiques d'IA générative. Dans ce cours, Rester Agile Grâce au Développement de l'IA Générative,.
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California Institute of Technology Pluralsight

Anthropic: Prompt Engineering for Cyber Security

Anthropic : Ingénierie de Prompt pour la Cyber Sécurité | Pluralsight Alors que les menaces en cybersécurité évoluent, le besoin de solutions innovantes devient crucial. Dans ce cours, Anthropic : Ingénierie de Prompt pour la Cyber Sécurité, vous apprendrez à exploiter les capacités avancées de l'IA générative pour améliorer vos stratégies de.
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California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI for Project Managers

IA Générative pour les Chefs de Projet | Cours Pluralsight L'IA générative est rapidement adoptée par des organisations de toutes tailles et de toutes missions. Les chefs de projet qui réussissent doivent apprendre comment cette technologie peut être utilisée de manière optimale pour atteindre leurs objectifs. Ce cours vous aidera à faire exacteme.
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California Institute of Technology Codecademy

Pair Programming with ChatGPT Case Study

Étude de Cas Pair Programming avec ChatGPT Dans cette étude de cas, vous améliorerez vos compétences en programmation en collaborant avec ChatGPT. Adoptez l'état d'esprit d'un développeur débutant et travaillez aux côtés de ChatGPT pour résoudre des défis de codage en Python. L'accent principal sera mis sur le projet Basta Fazoolin' sur Codeca.
California Institute of Technology Codecademy

Debug Python Code with ChatGPT Case Study

Étude de Cas: Déboguer du Code Python avec ChatGPT Apprenez à résoudre les problèmes de code Python en utilisant ChatGPT. Cette étude de cas par Codecademy vous permet de corriger les bugs, tester, simuler et optimiser les performances en utilisant l'IA générative. Développez vos compétences en adoptant la mentalité d'un dé.
California Institute of Technology Codecademy

Differentiate for Language and Reading Level With ChatGPT Case Study

Différencier pour le Niveau de Langue et de Lecture avec l'Étude de Cas ChatGPT Utilisez ChatGPT pour créer du texte à différents niveaux de lecture et de langue. Cela peut aider à rationaliser les efforts de création de matériel éducatif. Cette étude de cas vous aidera à développer vos compétences dans l'utilisation de l'IA gé.
California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Generative AI Fundamentals - Locales

Fondamentaux de l'IA Générative - Locales Ce cours, Fondamentaux de l'IA Générative - Locales, est spécialement conçu pour les apprenants non-anglophones. Si vous préférez le cours en anglais, veuillez vous inscrire à Generative AI Fundamentals. Obtenez un badge de compétence en terminant les cours suivants : Introd.
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California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Enterprise Search on Generative AI App Builder

Recherche d'entreprise sur Generative AI App Builder Les entreprises de toutes tailles ont souvent du mal à rendre l'information facilement accessible aux employés comme aux clients. La documentation interne est fréquemment dispersée sur des wikis, des partages de fichiers et des bases de données. De même, les sites destinés aux consommateurs offr.
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California Institute of Technology DataCamp

Understanding Prompt Engineering

Comprendre l'ingénierie de prompt Embarquez pour un voyage immersif pour maîtriser ChatGPT, le modèle de langage conversationnel révolutionnaire, et révolutionner vos processus commerciaux et créatifs. Ce cours complet couvre les bases de l'ingénierie de prompt, vous apprenant à construire des prompts clairs, spécifiques et ouverts, et avance s.
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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!