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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology Trailhead

Get Started with Einstein Copilot

Commencez avec Einstein Copilot Immergez-vous dans les aspects pratiques de la configuration, des tests et de l'extension de votre assistant IA conversationnel au sein de Salesforce. Ce cours, proposé par Trailhead, est spécifiquement conçu pour améliorer vos compétences en IA Générative, Gestion de la Relation Client et IA Conversationnelle..
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California Institute of Technology Pluralsight

The Data Sessions: Prompt Engineering for Creatives

Les Sessions de Données : Ingénierie des Prompts pour les Créatifs Le travail créatif peut être lancé avec l'aide de produits et services d'IA générative. Apprendre à considérer ces services comme de nouveaux collaborateurs dans votre travail créatif libérera de nouvelles possibilités et de meilleurs résultats pour vous. En tant que personne da.
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California Institute of Technology Pluralsight

The IT Ops Sessions: Using Google Cloud’s Generative AI for IT Service Desk Automation

Les sessions IT Ops : Utiliser l'IA générative de Google Cloud pour l'automatisation du service desk IT Rejoignez notre session IT Ops et découvrez comment exploiter les services d'IA générative de Google Cloud pour automatiser les tâches du service desk IT grâce à une technologie avancée de chatbot. Nos sessions courtes et de type conférence o.
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California Institute of Technology Pluralsight

OpenAI Chat Completions API

OpenAI Chat Completions API Course | Pluralsight Chat Completions est l'API d'OpenAI qui vous permet de créer des chatbots et des agents conversationnels interactifs comme ChatGPT. Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter la puissance de l'API Chat Completions pour construire des applications d'IA générative qui utilisent le.
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California Institute of Technology Coursera

OpenAI for Beginners: AI Assistants for Project Managers

OpenAI pour les débutants : assistants AI pour les chefs de projet Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous apprendrez à créer un assistant AI en utilisant l'interface du playground d'OpenAI, à publier votre application AI via Chipp.ai, et à évaluer et affiner votre assistant AI. Idéal pour ceux ayant une compréhension de base de l'IA.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Introduction to Generative AI

AWS SimuLearn : Introduction à l'IA Générative AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire des problèmes commerciaux en solutions techniques via la simulation de dialogues entre un.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Moderator for Generative AI Content

AWS SimuLearn : Modérateur pour le contenu généré par l'IA AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par une IA générative à une pratique concrète pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogues entre un clien.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Moderate Generative AI Chat App Conversations

AWS SimuLearn : Modérer les Conversations d'Application de Chat Génératif AI AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques à travers la simulation de dialog.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Improve Code Quality Using Generative AI

AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations générées par l'IA avec une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à transformer des problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogue entre un client et un professionnel de la technologie. Dans cet exercice AWS Simu.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Generative AI for Personalized Marketing

AWS SimuLearn : IA Générative pour le Marketing Personnalisé AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations propulsées par l'IA générative avec une pratique concrète pour aider les individus à apprendre à traduire des problématiques commerciales en solutions techniques via la simulation d'un dialogue entre.
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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!