Cours d'IA générative

542 Cours

Introduction to Generative AI Studio - Locales

Embarquez dans un voyage pour maîtriser le Generative AI Studio avec notre cours spécialement conçu, "Introduction au Generative AI Studio - Locales", proposé exclusivement aux apprenants non anglophones. Si l'anglais est votre langue principale, veuillez envisager de vous inscrire à notre cours "Introduction au Generative AI Studio" à la place. À.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Free Online Course
duration 8 hours
sessions On-Demand

Prompt Engineering for Software Engineers

Titre : Ingénierie des invites pour les ingénieurs logiciels Description : Élevez votre codage avec des outils d'IA dans notre cours complet sur l'ingénierie des invites ! Parfait pour les ingénieurs logiciels souhaitant utiliser la puissance de l'IA, ce cours introduit les fondamentaux de l'ingénierie des invites, vous apprenant à élaborer des inv.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 2 hours
sessions On-Demand

ChatGPT, Midjourney, Firefly, Bard, DALL-E, AI Crash Course

Titre : ChatGPT, Midjourney, Firefly, Bard, DALL-E, Cours accéléré d'IA Description : Maîtrisez rapidement les outils essentiels d'IA ! Rejoignez notre tutoriel de 15 minutes et commencez dès aujourd'hui à exploiter les capacités de ChatGPT, Midjourney, Google Bard, Adobe Firefly et DALL-E. Inscrivez-vous maintenant et transformez vos compétences n.
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provider Udemy
pricing Free Online Course
duration 1 hour 53 minutes
sessions On-Demand

Machine Learning & Generative AI for CXOs & Sr. Managers

Évènement : Machine Learning & IA générative pour les CXOs & les cadres supérieurs Débloquez le pouvoir de l'IA pour les dirigeants de haut niveau avec ce cours complet conçu pour les CXOs et les cadres supérieurs. Explorez des aspects clés tels que l'évaluation de la préparation à l'IA, la démystification des principes de l'Intelligence Artificiel.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 5 hours 8 minutes
sessions On-Demand

Building Language Models on AWS

Amazon SageMaker permet aux data scientists de préparer, construire, entraîner, déployer et surveiller efficacement des modèles d'apprentissage automatique. Il propose une suite robuste de capacités, incluant l'utilisation de bibliothèques d'entraînement distribuées, de modèles open-source et de modèles de base. En particulier, ce cours avancé de 5.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 5-6 hours
sessions On-Demand

Cloud for CHROs

Découvrez le potentiel transformateur des RH à l'ère numérique avec Cloud pour les DRH, un cours essentiel proposé par AWS Skill Builder. Ce cours fondamental, d'une durée de 50 minutes, explore les stratégies en ressources humaines cruciales pour réussir les transformations numériques. Le cours met en lumière le rôle pivot des personnes dans le su.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 50 minutes
sessions On-Demand

Getting Started on Prompt Engineering with Generative AI

Titre : Initiation à l'ingénierie des prompts avec l'IA générative Description : Découvrez la puissance de l'ingénierie des prompts dans notre nouveau cours proposé par Pluralsight. L'IA générative redéfinit les possibilités dans différents secteurs avec sa capacité étonnante à générer du texte semblable à celui d'un humain. Cependant, l'efficacité.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 1 hour 14 minutes
sessions On-Demand

Become an AI-Powered Engineer: ChatGPT, Github Copilot

Intitulé du cours : Devenir un ingénieur propulsé par l'IA : ChatGPT, GitHub Copilot Description : Inscrivez-vous à notre cours en ligne complet et maîtrisez des outils innovants comme ChatGPT, GitHub Copilot et Copilot Labs. Apprenez à accélérer vos compétences en codage et à développer des logiciels deux fois plus rapidement. Ce cours est idéal p.
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provider Udemy
pricing Free Online Course
duration 1 hour 42 minutes
sessions On-Demand

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Locales

<p><strong>Présentation du cours :</strong> Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) à travers le cours <em>"Introduction à l'IA et l'Apprentissage Automatique sur Google Cloud - Locales"</em>, spécialement conçu pour les non-anglophones. Ce programme est un segme.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Paid Course
duration 16 hours
sessions On-Demand

10x Your Marketing Efforts with ChatGPT, Midjourney, and More

<p><strong>À LA FIN DE CE COURS, VOUS SEREZ CAPABLE DE :</strong></p> <ul> <li>Exploiter les outils d'IA générative comme ChatGPT pour créer des contenus de haute qualité optimisés pour le SEO destinés à des campagnes marketing.</li> <li>Formuler des invites efficaces pour les chatbots IA, assurant de.
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provider CreativeLive
pricing $99.00
duration 53 minutes
sessions On-Demand

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!