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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Pluralsight

OpenAI: Prompt Engineering for IT Administrators

OpenAI : Ingénierie des Promptes pour les Administrateurs Informatiques Titre du cours : OpenAI : Ingénierie des Promptes pour les Administrateurs Informatiques Fourni par : Pluralsight Description : Les professionnels des opérations informatiques peuvent grandement bénéficier de l'IA générative en général et d'OpenAI ChatGPT en particulier. Ce.
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California Institute of Technology Pluralsight

The Data Sessions: Prompt Engineering for Marketing Professionals

Les Sessions de Données : Ingénierie des Prompts pour les Professionnels du Marketing Déverrouillez le potentiel des techniques d'IA de pointe pour élever vos stratégies marketing. Dans un monde où le marketing personnalisé est crucial, les professionnels du marketing sont confrontés au défi de créer du contenu sur mesure à grande échelle. Ce cou.
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California Institute of Technology Udemy

【ChatGPT】使い方入門-生成AIをビジネス活用！初心者向け講座【Copilot,画像生成】2024年最新版

【ChatGPT】Guide d'Utilisation - Exploitez l'IA Générative pour les Affaires ! Cours pour Débutants 【Copilot, Génération d'Images】 Version 2024 Provider: Udemy Cours sur l'IA Générative, Cours ChatGPT, Cours de Génération d'Images Maîtrisez un large éventail d'outils d'IA générative comme ChatGPT, Copilot, Midjourney dans le cadre professionnel.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Cloud Architects - 简体中文

Gemini pour les architectes cloud - Français Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini (l'outil collaboratif alimenté par l'IA générative de Google Cloud) aide les administrateurs à configurer l'infrastructure. Vous apprendrez comment utiliser des invites pour que Gemini interprète l'infrastructure, déploie des clusters GKE et mette à jou.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Cloud Architects - 繁體中文

Gemini pour les Architectes Cloud - Français | Coursera Ce cours présente Gemini, un outil collaboratif utilisant une technologie d'IA générative, qui aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure sur Google Cloud. Vous apprendrez comment utiliser les invites pour que Gemini explique l'infrastructure, déploie des clusters.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Security Engineers - Português Brasileiro

Gémeaux pour les ingénieurs en sécurité - Français Dans ce cours, vous comprendrez comment Gémeaux, un collaborateur avec technologie d'IA générative de Google Cloud, aide à protéger votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement sur Google Cloud, identifier et c.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Application Developers - 한국어

Gemini pour les développeurs d'applications - français Ce cours explore comment Gemini, l'outil collaboratif basé sur l'IA générative de Google Cloud, peut aider les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à entrer des invites dans Gemini pour obtenir des explications sur le code, recevoir des recommandations sur les services Goo.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Cloud Architects - Deutsch

Gemini pour les architectes cloud - Français | Coursera Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un produit de Google Cloud basé sur l'IA générative, assiste les administrateurs dans le déploiement de l'infrastructure. Vous apprendrez à connaître les commandes qui permettent à Gemini d'expliquer l'infrastruct.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini for Cloud Architects - 日本語版

Gemini pour les architectes Cloud - Version japonaise Université :   Fournisseur :   Coursera Catégories :   Cours d'IA Générative, Cours Google Cloud Platform (GCP), Cours d'Architecture Cloud, Cours de Provisionnement d'Infrastructure Ce cours explore comment Gemini, le collaborateur d'IA générative de Google Cloud, aide l.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Large Language Models - 日本語版

Introduction aux modèles linguistiques de grande taille - Version française Ce cours de microapprentissage explore ce que sont les grands modèles de langage (LLM), comment ils peuvent être utilisés, et comment améliorer leurs performances grâce au réglage des invites. Il présente également les outils Google qui peuvent vous aider à créer vos pr.
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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!