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Cours d'IA générative

659 Cours

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Essentials of Prompt Engineering (Korean)

Essentiels de l'Ingénierie des Instructions (Coréen) Ce cours présente les éléments de base nécessaires à la création d'instructions efficaces. Vous apprendrez à segmenter et à optimiser les instructions pour divers cas d'utilisation. Vous découvrirez également des techniques telles que les instructions en zero-shot, few-shot et le raisonnement e.
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Amazon Q Business Getting Started (Indonesian)

Amazon Q Business Getting Started (Français) Amazon Q Business est un assistant soutenu par une intelligence artificielle générative (IA générative) capable de répondre aux questions, de créer du contenu, de résumer et de terminer des tâches, tout cela basé sur les informations de votre entreprise. Dans ce cours de démarrage, vous apprendrez les.
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Amazon Q Introduction (Indonesian)

Introduction à Amazon Q (Indonésien) Ce cours offre une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant soutenu par l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de connecter Amazon Q aux informations, au code et aux systèmes de votre entreprise. Vous trouverez également des informations supplémentai.
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版 *Ce cours est pris en charge par la traduction automatique. Amazon Q Business est un assistant utilisant l'IA générative (gen AI), capable de répondre aux questions, de générer du contenu, de créer des résumés et d'accomplir des tâches, le tout sur la base d'informations d'entreprise..
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese)

*Ce cours est disponible via traduction automatique. Amazon Q Business est un assistant alimenté par l'intelligence artificielle générative (Gen AI) qui peut répondre aux questions, générer du contenu, créer des résumés et mener à bien des tâches en se basant sur les informations de l'entreprise. Ce cours d'introduction vous apprendra les avant.
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Amazon Q Introduction (Korean)

Ce cours présente un aperçu de l'Amazon Q, un assistant basé sur l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de la connexion d'Amazon Q aux informations de l'entreprise, aux codes et aux systèmes. De plus, vous trouverez des informations supplémentaires pour approfondir votre parcours d'appre.
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Amazon Q Introduction (Japanese)

Introduction à Amazon Q (Japonais) *Ce cours est disponible en traduction automatique. Ce cours présente une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant doté d'intelligence artificielle générative (IA). Apprenez les cas d'utilisation et les avantages d'associer Amazon Q aux informations, codes et systèmes de votre entreprise. Des informations suppléme.
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Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (Japanese)

*Ce cours est pris en charge par la traduction automatique. Amazon Q dans QuickSight utilise le modèle de langage à grande échelle (LLM) d'Amazon Bedrock, combiné aux fonctionnalités d'Amazon QuickSight, pour introduire une nouvelle suite de fonctions d'intelligence économique (BI). Ce cours couvre les concepts techniques et les avantages de l'.
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Amazon Q Business Getting Started (Simplified Chinese)

Amazon Q Business Getting Started (Français simplifié) Amazon Q Business est un assistant piloté par l'intelligence artificielle générative qui peut répondre aux questions, générer du contenu, créer des résumés et accomplir des tâches en utilisant les informations internes de l'entreprise. Dans ce cours d'introduction, vous découvrirez les avanta.
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Amazon Q Introduction (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Introduction Q d'Amazon (Japonais) (Sous-titre) Version sous-titrée en japonais *Ce cours est disponible en traduction automatique. Ce cours donne un aperçu d'Amazon Q, un assistant dotée d'intelligence artificielle générative (IA). Vous apprendrez les cas d'utilisation et les avantages de lier Amazon Q aux informations, aux codes et aux systèm.
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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!