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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Coursera

Gen AI for developers: Web development with Python & Copilot

Gen AI for Developers : Développement Web avec Python et Copilot Ce projet guidé, "Gen AI for Developers : Développement Web avec Python & CoPilot", est conçu pour les développeurs souhaitant intégrer Copilot dans leur flux de travail quotidien. Dans ce cours de 1 heure basé sur un projet, vous apprendrez à configurer Copilot dans VS Code, à l'.
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duration 1-2 hours
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California Institute of Technology Coursera

Responsible AI: Applying AI Principles with GC - Español

IA Responsable : Appliquer les Principes d'IA avec GC - Français À mesure que l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique s'accroît dans les entreprises, l'importance de leur mise en œuvre responsable augmente également. Le défi pour beaucoup est que parler d'IA responsable peut être plus facile que de l'appl.
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duration 1-2 hours
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Planificación de un proyecto de IA Generativa (Español LATAM) | Planning a Generative AI Project (LATAM Spanish)

Planification d'un projet d'IA Générative est le deuxième cours d'une série en trois parties appelée Fondamentaux de l'IA générative pour les décideurs techniques et commerciaux. Si vous ne l'avez pas encore terminé, commencez par le premier cours de la série, Introduction à l'IA générative - L'Art du possible. Dans ce cours, vous apprendrez sur.
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pricing Free Certificate
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Gen AI for Software Development: Code Generation for Python

Gen AI pour le Développement Logiciel : Génération de Code pour Python Pensez-vous que le codage est hors de portée ? Avec l'aide de l'IA générative, nous pouvons désormais décomposer facilement les problèmes et développer des logiciels pour les résoudre. Dans ce projet guidé de 1,5 heure, nous allons décomposer la logique du j.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Building a Generative AI-Ready Organization

Formation pour Bâtir une Organisation Prête pour l'IA Générative | Coursera Le cours Bâtir une Organisation Prête pour l'IA Générative offre les composants essentiels nécessaires pour l'adoption réussie de l'IA Générative au sein de votre organisation. Spécialement conçu pour les dirigeants d'entreprise et les décideurs clés, ce cours.
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pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Amazon CodeWhisperer - Getting Started with Generative AI

Amazon CodeWhisperer - Premiers pas avec l'IA générative Amazon CodeWhisperer est un compagnon de codage basé sur l'intelligence artificielle (IA) qui peut générer des suggestions de code en temps réel en se basant sur vos commentaires et le code existant. CodeWhisperer, qui fonctionne dans diverses Environnements de Développement Intégrés (IDE).
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pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Amazon Bedrock - Getting Started with Generative AI

Amazon Bedrock - Commencez avec l'IA Générative Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui fournit un accès à des modèles de base (FMs) d'Amazon et des meilleures startups en IA via une API. Dans ce cours complet, vous découvrirez les nombreux avantages d'Amazon Bedrock et apprendrez comment commencer à utiliser le service grâce à une dé.
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California Institute of Technology France Université Numerique

ChatGPT et IA : mode d'emploi pour managers et RH

ChatGPT et IA : mode d'emploi pour managers et RH Voici un mini MOOC pour comprendre la puissance des IA génératives comme ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney, SlidesAI, et de l’IA dans la transformation des métiers. Vous aurez des contenus uniques qui mettent en perspective la différence entre IA et IA génératives, les nouvelles questions qu.
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provider France Université Numerique
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duration 3 hours
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California Institute of Technology Coursera

Gen AI for Fraud Detection Analytics

Bienvenue au cours 'Débloquer le Pouvoir de l'IA Générative dans l'Analyse de Détection de Fraude', où vous entreprendrez un voyage transformateur pour acquérir une expertise pratique dans l'IA générative pour la prévention de la fraude. Tout au long de ce cours, vous plongerez dans le monde de la détection de fraude par IA, en maîtrisant les fo.
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duration 2-3 hours
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Elevate Your Data Science Career

IA Générative : Élevez Votre Carrière en Data Science - Coursera L'IA générative est désormais courante. Boostez votre carrière avec un cours qui met en avant des compétences pointues et demandées en IA générative, adaptées aux besoins des data scientists. Ce cours convient aux data scientists existants et aspirants, profession.
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pricing Free Online Course (Audit)
duration 11 hours
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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!