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Cours d'IA générative

658 Cours

California Institute of Technology Coursera

Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

Rejoignez notre cours Techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique et projet de synthèse pour explorer des stratégies avancées en IA & AA. Ce cours se termine par un projet de synthèse où vous utiliserez des compétences complètes pour relever un défi réel. Tout au long du cours, vous rencontrerez des méthodes d'apprentissage auto.
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California Institute of Technology Coursera

AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Plongez dans les algorithmes et méthodologies essentiels au cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ce cours approfondi. Découvrez comment les modèles de langue pré-entraînés (LLM) et divers paradigmes d'apprentissage comme l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement se combinent pour résoudre des défis commerciau.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Ethics, Responsible Use, and Creativity

Éthique de l'IA, Utilisation Responsable et Créativité - Université du Michigan Rejoignez le cours de l'Université du Michigan sur "Éthique de l'IA, Utilisation Responsable et Créativité", proposé via Coursera. Ce cours se penche sur l'éthique et l'utilisation responsable des outils d'IA générative, spécifiquement pour le travail créatif. À la.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Basics and Tools for Creativity

Embarquez pour un voyage de créativité avec le cours "Initiation à l'IA et Outils pour la Créativité," conçu pour intégrer l'intelligence artificielle dans vos projets artistiques. Ce cours, offert par l'Université du Michigan par l'intermédiaire de Coursera, fournit des informations complètes sur l'utilisation de l'IA dans la musique et le.
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California Institute of Technology Coursera

Microsoft AI & ML Engineering

Rejoignez le programme d'ingénierie AI & ML de Microsoft, un programme détaillé conçu pour vous doter de compétences essentielles et d'une compréhension approfondie dans les domaines en plein essor de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique. À travers cinq cours, ce programme couvre des concepts fondamentaux jusqu'à des su.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI for Creative Work

Libérez le potentiel de l'intelligence artificielle générative dans les domaines créatifs grâce à la spécialisation complète de l'Université du Michigan sur Coursera. Ce cours propose une exploration approfondie des outils d'IA, se penche sur l'utilisation éthique et responsable de l'IA, et offre une vue d'ensemble de l'influence de l'IA sur.
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California Institute of Technology University of Michigan

Navigating Disruption: Generative AI in the Workplace

L'IA générative est en passe de devenir l'une des technologies les plus transformatrices de notre époque. Rejoignez la série de cours "Naviguer dans la Perturbation : L'IA Générative au Travail" pour obtenir une compréhension claire du fonctionnement de cette technologie, apprendre des disruptions technologiques historiques, et découvrir les.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash - Chalk Talks: Generative AI on AWS (Korean)

Ce cours présente brièvement les options disponibles pour les clients pour construire des applications d'IA générative sur AWS. Le cours porte notamment sur l'utilisation des modèles fondamentaux d'Amazon SageMaker JumpStart pour la construction d'applications d'IA générative. Niveau du cours : Basique Durée : 55 minutes Remarque : La v.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash - Chalk Talks: Generative AI on AWS (Japanese)

Ce cours explique les différentes options disponibles pour construire des applications d'IA générative sur AWS. Ce cours se concentre particulièrement sur la manière de construire des applications d'IA générative en utilisant les modèles fondamentaux de Amazon SageMaker Jumpstart. Niveau du cours : Fondamental Durée : 55 minutes Ce cours c.
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California Institute of Technology Microsoft Learn

Ethical AI

IA Éthique Améliorez votre compréhension de l'IA éthique avec le cours complet de Microsoft. Ce programme couvre des domaines critiques tels que les charges de travail IA et les services Azure AI, en mettant l'accent sur l'engagement de Microsoft envers les politiques de Responsable AI. Module 1 : Explorez les solutions IA et les essenti.

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!