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Cours d'IA générative

911 Cours

California Institute of Technology

Elevating Businesses and Careers with Generative AI

Élever les Entreprises et les Carrières avec l'IA Générative Dans ce cours, vous découvrirez l'impact transformateur de l'IA générative sur les entreprises et les professionnels, ainsi que comment l'IA générative élève les opportunités pour les entreprises et les professionnels dans différents secteurs. Ce cours est conçu pour toute personne intér.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Enhance your Data Analytics Career

Université : Fournisseur : Coursera Catégories : Cours sur l'IA Générative, Cours de Visualisation de Données, Cours d'Ingénierie des Prompts Plongez dans le domaine prometteur de l'IA générative avec ce cours complet conçu pour améliorer votre carrière en analyse de données. Explorez les concepts fondamentaux, les modèles, les outils et les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 13 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Boost Your Cybersecurity Career

Ce cours court fournit aux professionnels et aux passionnés de cybersécurité les derniers outils d'IA générative pour relever des défis complexes de cybersécurité. Le cours se concentre sur la lutte contre l'exploitation des vulnérabilités non détectées pour lesquelles les organisations se tournent de plus en plus vers l'Intelligence Artificie.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 10 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Data Analysts

IA Générative pour les Analystes de Données IA Générative pour les Analystes de Données La demande de professionnels possédant des connaissances en intelligence artificielle (IA) est en augmentation. Il y a une révolution dans la manière dont les organisations prennent des décisions basées sur l'analyse de données générée par l'IA. Cette spécial.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
California Institute of Technology

IBM Generative AI for Cybersecurity Professionals

IBM IA Générative pour les Professionnels de la Cybersécurité Les compétences en IA générative deviennent une partie essentielle de la boîte à outils des professionnels de la cybersécurité. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une augmentation de 32% du nombre de professionnels de la cybersécurité nécessaires d'ici 2032, avec un.
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California Institute of Technology edX

Models and Platforms for Generative AI

Ce cours est conçu pour les passionnés et les praticiens qui partagent un intérêt pour le domaine en rapide évolution de l'IA générative. Ce cours se concentre sur les concepts de base et les modèles d'IA générative qui forment les blocs de construction de l'IA générative. Vous plongerez dans les concepts de l'apprentissage profond et des grands.
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provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3 weeks, 1-3 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

AI-Powered Development with Codepal: Write & Test To-Do App

Développement Propulsé par l'IA avec Codepal : Écrire et Tester une Application de Tâches Avez-vous déjà pensé à la manière dont l'IA peut améliorer notre façon de coder ? Dans ce projet, nous explorerons le codage en utilisant Codepal.ai, un assistant de développement propulsé par l'IA. Ce projet guidé est conçu pour les dével.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Generative AI: ChatGPT & Game-Changing AI Application- 2024

IA Générative : ChatGPT & Application Révolutionnaire - 2024 IA Générative : ChatGPT & Application Révolutionnaire - 2024 Générez du texte, des images, de l'audio et de la vidéo avec des outils de pointe tels que ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney, GPT-4, et AutoGPT, tous dévoilés en 2024 ! Université :.
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provider Udemy
pricing Free Online Course
duration 1 hour 18 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Ultimate AI Art Content Creation Course (Generative AI)

Formation Ultime de Création de Contenu Artistique par IA (IA Générative) | Udemy Découvrez la Formation Ultime de Création de Contenu Artistique par IA et devenez compétent dans l'utilisation d'outils avancés d'IA tels que Midjourney, Dall-E, Leonardo AI, CapCut, Adobe Premiere, Firefly et Topaz. Ce cours couvre divers aspects de l'ar.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4 hours 15 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Generative AI in HR - Impact and Application of Gen AI

IA Générative dans les RH - Impact et Application de Gen AI IA Générative dans les RH - Impact et Application des Outils Gen AI pour les RH est un cours complet conçu pour explorer le rôle transformateur de l'IA générative dans les ressources humaines. À travers deux modules, ce cours couvre les bases de l'IA générative, ses applications dans le.
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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!