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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology Codecademy

Differentiate for Language and Reading Level With Generative AI Case Study

Titre de l'événement : Différencier les niveaux de langue et de lecture avec une étude de cas sur l'IA générative Description : Exploitez la puissance de l'IA générative pour produire des textes adaptés à une large gamme de niveaux de lecture et de langue. Cette étude de cas vous guidera dans l'utilisation de l'IA comme outil pour générer des.
California Institute of Technology Codecademy

Pair Programming with Generative AI Case Study

Étude de cas sur la Programmation en Binôme avec l'IA Générative Utilisez l'IA générative pour la programmation en binôme en faisant équipe avec un système d'IA pour générer du code Python dans le style conducteur-navigateur de la programmation en binôme. Dans cette étude de cas, vous développerez vos compétences en utilisant l'IA générative po.
California Institute of Technology Pluralsight

The IT Ops Sessions: Performance Troubleshooting with Generative AI and Wireshark

Dans cette session IT Ops, découvrez comment tirer parti de l'IA générative pour analyser les captures de paquets avec Wireshark. Les sessions IT Ops offrent un apprentissage sous forme de conférence courte sans nécessité de participation à une véritable conférence. Au cours de la session intitulée "Dépannage des Performances avec l'IA Générati.
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California Institute of Technology Pluralsight

Streamline Data Queries with LangChain

Titre : Rationalisez les Requêtes de Données avec LangChain Description : Ce cours vous apprendra les bases des requêtes LangChain, l'optimisation des performances pour une récupération rapide des données et des techniques avancées telles que les requêtes imbriquées, les jointures et les stratégies de dépannage. LangChain est un cadre populair.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Data Analysis : OpenAI Assistant API

GenAI pour l'Analyse de Données : API Assistant OpenAI Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous apprendrez à créer un Assistant AI en utilisant l'API OpenAI. ToyTrends, un magasin de vente au détail en ligne, vous a contacté pour développer un assistant AI avancé capable d'effectuer des analyses de données perspicaces sur leurs données.
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California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI Techniques for Social Engineering

Techniques d'IA Générative pour l'Ingénierie Sociale Ce cours vous apprendra à penser comme un attaquant et comme un défenseur, en utilisant des techniques avancées d'IA Générative pour déjouer les menaces d'ingénierie sociale. Idéal pour les analystes, développeurs et administrateurs cherchant à améliorer leur jeu en cybersécurité..
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Cloud Quest: Generative AI

AWS Cloud Quest : Intelligence Artificielle Générative Déverrouillez le potentiel de l'IA générative avec le cours AWS Cloud Quest : Intelligence Artificielle Générative proposé par AWS Skill Builder. Plongez dans une gamme étendue de services AWS incluant Amazon S3, AWS Lambda, Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon API Gateway, Amazon CloudFront.
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California Institute of Technology Pluralsight

Copilot for Web

Copilot pour le Web Cours : Copilot pour le Web Description : Copilot pour le Web, c'est comme avoir un assistant de recherche, un planificateur personnel et un partenaire créatif à vos côtés chaque fois que vous naviguez sur Internet. Ce cours vous apprendra comment utiliser Copilot pour obtenir des réponses, créer des images et augmenter votre.
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California Institute of Technology Pluralsight

How to Add GenAI Capabilities to Your App Code Using Amazon Bedrock

Comment Ajouter des Capacités GenAI à Votre Code d'Application en Utilisant Amazon Bedrock Commencez avec Amazon Bedrock et apprenez à l'intégrer avec votre application. Amazon Bedrock est le moyen le plus simple de créer et de faire évoluer des applications d'IA générative avec des modèles fondamentaux. Dans cette démonstration, Faye Ellis, A.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI For Business Analysis: Fine-Tuning LLMs

Titre : GenAI pour l'analyse commerciale : Optimisation des LLM Description : Dans ce projet de 2 heures, vous apprendrez à optimiser le modèle GPT-3.5 en utilisant l'API OpenAI en Python. Vous êtes un ingénieur en IA employé par PulseNet, une entreprise de télécommunications qui fournit des services internet, télévision et téléphonie. PulseNe.
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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!