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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Coursera

Introduction to Gemini for Google Workspace - 简体中文

Introduction à Gemini pour Google Workspace - Français Gemini pour Google Workspace est un plugin qui offre des fonctionnalités d'IA générative aux utilisateurs de Google Workspace. Dans ce parcours d'apprentissage, vous découvrirez les principales fonctionnalités de Gemini et comment les utiliser dans Google Workspace pour améliorer votre pr.
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Introduction to Gemini for Google Workspace - 한국어

Introduction à Gemini pour Google Workspace - Français Gemini pour Google Workspace est un add-on qui offre aux clients les fonctionnalités d'IA générative de Google Workspace. Ce cours explore les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent améliorer la productivité et l'efficacité de Google Workspace. Université : Fourn.
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Gemini in Google Slides - 简体中文

Gemini dans Google Slides - 简体中文 | Coursera Gemini pour Google Workspace est un plug-in qui apporte des fonctionnalités d'IA générative aux clients utilisant Google Workspace. Dans ce mini-cours, vous découvrirez les principales fonctionnalités de Gemini et comment les utiliser dans Google Slides pour améliorer votre productivité..
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Introduction to Gemini for Google Workspace - Español

Université : Fournisseur : Coursera Catégories : Cours sur l'IA générative, Cours de productivité, Cours Google Workspace, Cours Gemini Gemini pour Google Workspace est un complément qui offre aux clients des fonctionnalités boostées par l'IA générative sur cette plateforme. Dans ce programme d'apprentissage, vous découvrirez les fonctionnal.
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Gemini in Google Docs - Français

Gemini dans Google Docs - Français Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Docs au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets. Vous allez apprendre à utiliser Ge.
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Gemini in Google Docs - 简体中文

Titre du cours : Gemini dans Google Docs - Français Description du cours : Gemini pour Google Workspace est un plugin qui permet aux utilisateurs d’utiliser des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore en profondeur les fonctionnalités de "Gemini dans Google Docs" à travers des cours vidéo, des activités pratiques et des exemples concr.
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Gemini in Google Docs - 한국어

Gemini dans Google Docs - Français Gemini pour Google Workspace est une extension qui fournit aux utilisateurs un accès aux fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore en détail les fonctionnalités offertes par Gemini pour Google Docs à travers des cours vidéo, des exercices pratiques et des études de cas réels. Les apprenants découvriront.
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Gemini in Google Docs Español

Gemini dans Google Docs Français Titre : Gemini dans Google Docs Français Description : Gemini pour Google Workspace est un complément qui donne aux utilisateurs accès à des fonctionnalités d'intelligence artificielle générative. Ce cours explore les capacités de Gemini dans Google Docs à travers des leçons vidéo, de.
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Gemini in Google Sheets - Português Brasileiro

Titre : Gemini sur Google Sheets - Français Description : Le Gemini pour Google Workspace est un complément qui offre aux clients un accès à des ressources 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 et l'.
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Introduction to Gemini for Google Workspace - 繁體中文

Les clients peuvent utiliser les fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace via le plugin Gemini pour Google Workspace. Ce parcours d'apprentissage présente les fonctionnalités principales de Gemini et explique comment les utiliser efficacement dans Google Workspace pour augmenter la productivité et l'efficacité. Offert par : Cours.
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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!