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Cours d'IA générative

1014 Cours

California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Incorporating Generative Features into Complex DFCX Agents

Intégration des fonctionnalités génératives dans les agents DFCX complexes Rejoignez notre cours complet où vous maîtriserez l'intégration de plusieurs capacités génératives avancées au sein d'un agent Dialogflow CX. Cette opportunité d'apprentissage essentielle, fournie par Google Cloud Skills Boost, s'adresse à ceux qu.
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California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Website Modernization with Generative AI on Google Cloud

Modernisation du Site Web avec l'IA Générative sur Google Cloud Améliorez l'expérience de navigation de votre site web en utilisant l'IA générative pour offrir une meilleure expérience de recherche à vos utilisateurs. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Vertex AI Search pour fournir à vos utilisateurs de site web une expérience de r.
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California Institute of Technology Pluralsight

Create Azure Resource Manager Templates Using Generative AI

Titre : Créer des Modèles Azure Resource Manager en Utilisant l'IA Générative Description : Apprenez à optimiser vos déploiements Azure en utilisant des outils IA de pointe. Ce cours vous apprendra comment créer et gérer efficacement des modèles Azure Resource Manager avec l'IA générative. La création et la gestion des modèles Azure Resource pe.
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California Institute of Technology Pluralsight

Create AI-assisted Product Documentation

Créer une Documentation Produit Assistée par l'IA | Pluralsight Les chefs de produit et les designers passent souvent un temps considérable à rédiger une documentation claire et complète. Ce cours explorera comment l'IA peut aider à rationaliser ce processus, en générant une meilleure documentation produit grâce à ChatGPT. Créer une documentat.
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California Institute of Technology Pluralsight

Identifying Opportunities for Generative AI in Your Organization

Identifier les Opportunités pour l'IA Générative dans Votre Organisation | Pluralsight Titre du cours : Identifier les Opportunités pour l'IA Générative dans Votre Organisation Description : Ce cours vous apprendra à identifier, évaluer et mettre en œuvre des opportunités d'IA générative au sein de votre entreprise pour att.
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California Institute of Technology Pluralsight

Building Data Science Skills with Generative AI

Développer des compétences en science des données avec l'IA générative Améliorez vos compétences en science des données avec les outils d'IA générative. Ce cours vous apprendra à intégrer l'IA générative dans votre flux de travail, améliorant ainsi l'efficacité et la précision analytique. La science des données évolue rapidement, et re.
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California Institute of Technology Pluralsight

Assessing Data Readiness for Generative AI

Évaluation de la Préparation des Données pour l'IA Générative Les solutions d'IA générative prospèrent grâce à des données de qualité, et les meilleures données proviennent souvent de votre organisation. Ce cours, "Évaluation de la Préparation des Données pour l'IA Générative", vous guidera dans l'évaluation de l'adéquation de.
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California Institute of Technology Pluralsight

Creating Synthetic Datasets with Generative AI

Titre du cours : Créer des ensembles de données synthétiques avec l'IA Générative Description : Ce cours complet vous apprendra à tirer parti des outils d'IA Générative pour produire des ensembles de données synthétiques de qualité pour les tests, la validation, l'entraînement et d'autres besoins en données. Il existe une demande significative.
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California Institute of Technology Pluralsight

Documenting and Communicating a Generative AI Strategy

Documenting and Communicating a Generative AI Strategy Ce cours couvre la mise en œuvre stratégique de l'IA générative dans les opérations commerciales. Apprendre à documenter et communiquer une stratégie d'IA générative est essentiel pour améliorer les opérations commerciales et rester compétitif. Dans ce cours, Documenting and Communicating a.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Use Gen AI to Build an Image Recognition System

AWS SimuLearn : Utilisez l'IA Générative pour Construire un Système de Reconnaissance d'Images AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par l'IA générative à une pratique concrète pour aider les individus à apprendre comment traduire les problèmes commerciaux en solutions tech.
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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!