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Cours d'IA générative

1093 Cours

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Building a Generative AI-Ready Organization (Vietnamese)

Créer une organisation prête pour l'IA générative (Vietnamien) Créer une organisation prête pour l'IA générative est le dernier cours d'une série de trois intitulée Generative AI Essentials for Business and Technical Decision Makers. Nous vous recommandons de commencer par le premier cours de cette série, Introduction to Generative AI: Art of the.
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California Institute of Technology Codecademy

Streamline Resume Creation with Generative AI Case Study

Rationalisez la Création de CV avec une Étude de Cas sur l'IA Générative Découvrez comment utiliser l'IA générative pour rationaliser la création d'un CV personnalisé, en veillant à ce qu'il soit adapté à une candidature spécifique et rempli de mots-clés pertinents pour une meilleure visibilité. Cette étude de cas est conçue pour améliorer vos c.
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California Institute of Technology Codecademy

Unit Testing with Generative AI Case Study

Étude de cas sur les tests unitaires avec l'IA générative Utilisez l'IA générative pour vous aider à créer un test unitaire pour du code Python. L'IA générative peut générer des tests unitaires pour toutes les fonctions d'une classe Python. Dans cette étude de cas, vous développerez vos compétences en utilisant l'IA générative pour vous aider.
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California Institute of Technology Codecademy

Write a Sales Outreach Email with Generative AI Case Study

Rédiger un Email de Prospection avec l'IA Générative - Étude de Cas Utilisez l'IA générative pour créer un email de prospection efficace. Cette étude de cas vous guidera pour rédiger un email de prospection B2B (business to business) réussi en utilisant des techniques d'IA générative. Adoptez une mentalité de marketeur et.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Planning a Generative AI Project (Vietnamese)

Planification d'un Projet d'IA Générative (Vietnamien) Planification d'un Projet d'IA Générative est le deuxième cours d'une série de trois cours intitulée Generative AI Essentials for Business and Technical Decision Makers. Commencez par le premier cours de cette série, Introduction to Generative AI - Art of the Possible, si vous ne l'avez pas en.
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California Institute of Technology Microsoft Learn

An AI toolbox for trainers

Une boîte à outils d'IA pour les formateurs Développez le potentiel des outils d'IA dans vos programmes de formation avec notre cours complet : Module 1 : Explorer la puissance des outils d'IA dans l'éducation et la formation Apprenez à intégrer des outils d'IA pour améliorer la créativité, la productivité et l'efficacité de vos séan.
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California Institute of Technology Treehouse

AI Tools for Designers Course (How To) | Treehouse

Outils d'IA pour les Designers (Comment Faire) | Treehouse Rejoignez Dan dans un voyage captivant dans le monde de l'IA Générative. Plongez au cœur des plateformes révolutionnaires, de Midjourney et Adobe Firefly à DALL·E et Bing Image Creator, qui redéfinissent le paysage artistique. En parallèle, la vidéo aborde les implicati.
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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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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!