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Cours d'IA générative

1067 Cours

California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Advance Your Human Resources (HR) Career

IA Générative : Faites Avancer Votre Carrière en Ressources Humaines (RH) Souhaitez-vous faire avancer votre carrière en ressources humaines (RH) en utilisant l'IA générative ? Dans ce cours, vous apprendrez comment GenAI peut optimiser les processus RH et augmenter la productivité des professionnels. Il aborde la pertinence, l'impa.
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Gemini for Google Cloud Learning Path

Titre du cours : Parcours d'apprentissage Gemini pour Google Cloud Description : Le parcours d'apprentissage Gemini pour Google Cloud propose des exemples de la manière dont Gemini peut aider les ingénieurs de tout type à être plus efficaces dans leurs activités quotidiennes. Gemini offre une interface de chat en langage naturel, vous permettan.
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Generative AI for Project Managers

IA Générative pour les Chefs de Projet La connaissance de l'IA générative est désormais une compétence essentielle en gestion de projet. Selon Business 2 Community, 93% des entreprises qui investissent dans l'IA pour la gestion de projet rapportent un retour sur investissement positif. De plus, l'IA générative peut améliorer le taux.
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AI Engineering

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Generative AI for Developers

IA Générative pour les Développeurs IA Générative pour les Développeurs Déverrouillez l'avenir du codage avec l'IA générative, perfectionnez vos compétences en programmation et approfondissez votre compréhension du pouvoir transformateur de l'IA. Idéal pour intégrer des outils d'IA avancés dans vos flux de travail, avec une maîtrise technique et.
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Navigating Generative AI for Leaders

Naviguer dans l'IA Générative pour les Dirigeants Naviguer dans l'IA Générative pour les Dirigeants Créé par un PDG pour les PDG, ce programme est votre clé pour libérer le pouvoir transformateur de l'IA générative. Il propose des laboratoires pratiques avec accès à Google Gemini Pro dans un environnement sécurisé et privé. Ces laboratoires vous.
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Understanding Large Language Models in Business

Comprendre les grands modèles de langage en affaires Ce cours offre une plongée approfondie dans les modèles de langage larges (LLMs), explorant leurs capacités, leurs applications, leurs défis et leur potentiel futur dans le paysage des affaires. À travers un mélange d'aperçus théoriques et d'exemples pratiques, le.
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Introduction to Generative AI - Art of the Possible

Introduction à l'IA Générative - L'Art du Possible Le cours Introduction à l'IA Générative - L'Art du Possible offre une introduction à l'IA générative, des cas d'utilisation, des risques et des avantages. À l'aide d'un exemple de génération de contenu, nous illustrons l'art du possible. À la fin du cours, les apprenants devraie.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS で始める生成 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Commencer avec l'IA Générative sur AWS pour les Débutants (Exclusivement en Japonais) (Na) Version Japonaise en Direct En vous préparant à utiliser l'IA générative dans vos activités professionnelles, ce cours vous enseignera ce qu'est l'IA générative, ses fondements techniques, ses différentes formes et les cas d'utilisation ainsi que les défis.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版 Rejoignez le programme AWS Cloud Quest: Generative AI en japonais et améliorez vos compétences dans une variété de services AWS. Amazon S3 AWS Lambda Amazon EC2 Amazon API Gateway Amazon CloudFront Amazon SageMaker Amazon DynamoDB AWS Cloud 9 Amazon OpenSearch Service Amazo.
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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!