Cours d'IA générative

1056 Cours

Intro to ChatGPT

Embarquez dans un voyage pour explorer ChatGPT, un système IA de pointe, à travers notre cours d'introduction captivant. ChatGPT, créé par OpenAI, se présente comme un sommet dans le domaine de l'IA générative, redéfinissant notre interaction et communication avec une technologie révolutionnaire. Engagez-vous avec l'un des systèmes d'intelligence a.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 7 hours
sessions On-Demand

Introduction to Prompt Engineering

Découvrez l'art et la science derrière la direction des modèles d'IA générative avec notre cours "Introduction à l'ingénierie des prompts", proposé via edX. Ce cours complet s'attache au processus d'ingénierie des prompts, vous apprenant à contrôler efficacement les sorties de l'IA et à produire les résultats que vous désirez. Vous obtiendrez des c.
course image
provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3 weeks, 1-3 hours a week
sessions On-Demand

Generative AI Fundamentals

Débloquez le potentiel de l'IA générative et transformez votre carrière et votre vie avec notre spécialisation complète sur Coursera. Plongez dans le domaine révolutionnaire de l'IA générative et saisissez les concepts fondamentaux, les modèles, les outils et leurs applications. Avec nos cinq cours courts et à votre rythme, nécessitant juste 3 à 5.
course image
provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course

Planning a Generative AI Project

Planifier un projet d'IA générative marque le deuxième volet d'une série dédiée aux Fondamentaux de l'IA Générative, destinée aux Décideurs Techniques et Commerciaux. Démarrez votre voyage dans l'IA avec le premier cours, Introduction à l'IA générative - Art du Possible, pour pleinement bénéficier de ce parcours d'apprentissage complet. Ce cours pl.
course image
provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 1 hour
sessions On-Demand

AI: Executive Briefing

Découvrez l'essence de l'Intelligence Artificielle (IA) et son paysage actuel dans notre rapport pour cadres, "IA : Rapport pour Cadres". Cette introduction concise fournit un aperçu rapide de l'état actuel de l'IA, en mettant l'accent sur les outils d'IA générative de pointe tels que ChatGPT, Google Bard et Midjourney. Commencez votre parcours en.
course image
provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 53 minutes
sessions On-Demand

Backcasting from a solar punk future using generative AI

Titre du cours : Rétro-projection d'un futur Solar Punk à l'aide de l'IA générative Description : Plongez dans le monde fascinant de l'IA générative avec notre cours de pointe, conçu spécifiquement pour explorer le concept de rétro-projection à partir de futurs Solar Punk. Cette approche unique aide les individus et les organisations à envisager et.
course image
provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4-5 hours
sessions On-Demand

Intro to Generative AI

Titre : Introduction à l'IA générative Description : Embarquez dans un voyage à travers le monde fascinant de l'intelligence artificielle générative avec notre cours complet. Ce domaine passionnant de l'IA se concentre sur le pouvoir donné aux ordinateurs d'effectuer des tâches semblables à celles des humains, y compris l'apprentissage, le raisonne.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand

AI Applications and Prompt Engineering

Explorez le monde de l'Intelligence Artificielle avec notre cours d'Introduction aux Applications de l'IA et à l'Ingénierie des Prompts. Ce cours captivant est conçu pour les personnes désireuses d'élargir leur compréhension des applications de l'IA et d'apprendre à construire leurs propres projets alimentés par l'IA. Tout au long de ce cours, vous.
course image
provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1 week, 5-10 hours a week
sessions On-Demand

Generative AI with Large Language Models

Embarquez dans un parcours d'apprentissage transformatif avec le cours IA générative avec les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs). Ce cours de niveau intermédiaire, disponible sur Coursera et développé en collaboration avec des universités de premier plan, plonge dans l'univers de l'intelligence artificielle générative, dénouant les complexi.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 17 hours
sessions On-Demand

Generative AI, from GANs to CLIP, with Python and Pytorch

Rejoignez notre cours complet sur Udemy intitulé "L'IA générative, des GANs à CLIP, avec Python et Pytorch." Ce cours est conçu pour vous emmener dans le monde fascinant des réseaux d'intelligence artificielle générative. Que vous débutiez ou cherchiez à approfondir votre compréhension, ce cours couvre tout, des concepts de base aux concepts plus a.
course image
provider Udemy
pricing Paid Course
duration 10 hours 34 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!