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Cours d'IA générative

541 Cours

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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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution

Libérer l'Innovation : La Révolution de l'IA Générative Nous vivons dans une société où la frontière entre ce qui est créé par les humains et ce qui est créé par les machines est de plus en plus floue. L'IA générative a été un tournant dans notre façon de créer, de concevoir et d'interagir avec la technologie. Mais comment cela fonctionne-t-il, qu.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 1 hour 50 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Using Generative AI to Troubleshoot Linux

Utiliser l'IA Générative pour Dépanner Linux Les jours où l'on cherchait de l'aide sur Stack Overflow pour le dépannage pourraient être révolus. Ce cours vous apprendra à résoudre les problèmes du système d'exploitation Linux en utilisant des solutions d'IA générative telles que ChatGPT et GitHub Copilot. Le dépanna.
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California Institute of Technology Pluralsight

Security Risks and Privacy Concerns Using Generative AI

L'IA générative a la capacité profonde d'impacter et d'influencer la cybersécurité, en produisant des conséquences à la fois favorables et défavorables. Ce cours vous apprendra les aspects fondamentaux de l'IA générative et ses implications sur les questions de données et de confidentialité, ainsi que la manière de les remédier. Dans le paysa.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 25 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Skillshare

ChatGPT: Increased Productivity for Creative Professionals

Bienvenue à "L'IA Générative pour les Professionnels Créatifs"! En tant que professionnel créatif, vous avez peut-être entendu parler de l'IA Générative et de son potentiel à révolutionner notre façon de travailler. Mais qu'est-ce que l'IA Générative exactement, et comment peut-elle être utilisée dans le travail créatif ? Dans ce cours, nous explo.
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provider Skillshare
pricing Free Trial Available
duration 29 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Introduction to generative AI for trainers

Introduction à l'IA Générative pour les Formateurs Module 1 : En comprenant les bases des modèles d'IA générative, vous vous donnez les moyens de prendre des décisions responsables lors de l'utilisation de ces modèles. Cette connaissance vous permet d'évaluer de manière critique les sorties, d'évaluer leur fiabilité et d.
California Institute of Technology Udemy

Generative AI with Google - Bard, PaLM API and Gen AI Studio

IA Générative avec Google - Bard, API PaLM et Studio Gen AI Commencez votre voyage en IA Générative aujourd'hui avec des cours complets sur Google Bard, API PaLM et Google Cloud Generative AI Studio. Disponible maintenant sur Udemy. Catégories : Cours d'IA Générative, Cours de Google Bard
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4 hours 49 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!