Joindre

Cours d'IA générative

1018 Cours

California Institute of Technology Coursera

GenAI for Onboarding: Automating Employee Journeys

course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Healthcare: Transforming Personalized Care

course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Compensation Analysis in Law Firms

course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Legal Researchers: Accelerating Case Analysis

course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Call Centers: AI-Driven Customer Success

course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Azure: AI-Powered Cloud Optimization Strategies

course image
California Institute of Technology Udemy

AI Security

Rejoignez l'atelier complet sur la Sécurité AI de Udemy ! Maîtrisez des technologies de pointe comme Microsoft Security Copilot, ChatGPT, MITRE ATLAS, et Défenseur pour AI. Ce cours est idéal pour ceux qui s'intéressent à l'IA Générative, ChatGPT, l'Ingénierie de Prompt, l'Intelligence des Menaces Cybernétiques, et les Centres des Opérations de.
course image
California Institute of Technology Southern New Hampshire University

AI Agents and Agentic AI with Python & Generative AI

Oubliez tout ce que vous savez sur l'IA traditionnelle. L'IA Agentique n'analyse pas seulement les données; elle agit en conséquence. De la rédaction de courriels de vente à la mise à jour de CRM, ce n'est pas juste un outil—c'est un véritable bouleversement. Êtes-vous prêt à exploiter sa puissance ? L'IA Agentique combine l'IA Générative avec d.
course image
California Institute of Technology University of California, Davis

AI Agents: From Prompts to Multi-Agent Systems

Débloquez la puissance transformative des agents IA pour améliorer votre productivité et votre satisfaction au travail. Participez à ce cours approfondi dirigé par le Dr. Martin Hilbert, où vous explorerez les bases essentielles de l'IA générative et apprendrez à créer des systèmes multi-agents. Idéal pour les professionnels, les étudiants, e.
course image
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Legal Document Management

Rejoignez notre cours conçu pour donner du pouvoir aux professionnels du droit en intégrant l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI) dans leurs processus de gestion des documents. Exploitez la puissance de GenAI pour automatiser les tâches répétitives, améliorer la précision et optimiser l'efficacité globale du flux de travail. Restez c.
course image

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!