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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI - 简体中文

Introduction à l'IA Générative - 简体中文 Il s'agit d'un micro-cours de niveau débutant visant à expliquer ce qu'est l'IA générative, ses utilisations et les différences par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Le cours présente également divers outils Google qui peuvent vous aider à développer vos propres applicati.
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Gemini in Google Sheets - 繁體中文

Après avoir installé l'extension Gemini pour Google Workspace, les utilisateurs pourront bénéficier des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Ce mini cours présente les principales fonctionnalités de Gemini et explique comment les utiliser dans Google Sheets pour augmenter la productivité et l'efficacité. Université : Fournis.
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Gemini in Google Slides - 한국어

Gemini pour Google Workspace est un complément qui fournit des fonctionnalités d'IA générative aux utilisateurs de Google Workspace. Ce mini cours explore les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Slides. Université : Fournisseur : Coursera Catégories : Cours.
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Gemini in Google Sheets - 日本語版

Gemini dans Google Sheets - Version française Titre : Gemini dans Google Sheets - Version française Description : Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux utilisateurs les fonctionnalités d'IA générative de Google Workspace. Ce mini-cours vous apprendra les principales fonctionnalités de Gemini et comment les util.
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Gemini in Google Sheets - 简体中文

Gemini dans Google Sheets - Français Université: Fournisseur: Coursera Catégories: Cours d'IA générative, Cours Google Sheets, Cours Gemini
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Gemini in Gmail - 한국어

Gemini dans Gmail - Français Gemini pour Google Workspace est un supplément qui offre aux clients les capacités d'IA générative de Google Workspace. Ce mini cours explore les principales fonctionnalités de Gemini et comment ces fonctionnalités peuvent améliorer la productivité et l'efficacité de Gmail. Université: Fournisseur: Coursera Catégori.
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Gemini in Google Docs 繁體中文

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Gemini in Google Slides - Português Brasileiro

Gémeaux dans Google Slides - Français Description : Le Gemini pour Google Workspace est un complément qui offre aux clients un accès à des fonctionnalités d'IA générative sur notre plateforme. Dans ce mini-cours, vous découvrirez les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer la productivité e.
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Introduction to Gemini for Google Workspace - Français

Introduction à Gemini pour Google Workspace - Français Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la producti.
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Introduction to Gemini for Google Workspace - Português

Introduction à Gemini pour Google Workspace - Français Description : Gemini pour Google Workspace est un complément qui ajoute des fonctionnalités d'IA générative à la plateforme. Dans ce programme d'apprentissage, vous découvrirez les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer.
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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!