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Cours d'IA générative

608 Cours

California Institute of Technology Coursera

Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot pour la Science des Données Selon une étude Gartner de 2023, 67 % des organisations matures créent de nouveaux rôles pour l'IA générative, et 87 % de ces organisations ont une équipe dédiée à l'IA. Copilot pour la Science des Données est conçu pour aider les data scientists actuels et futurs à se préparer à ces rôles grâce à une.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI Engineering with LLMs

Ingénierie de l'IA Générative avec les LLMs Le marché de l'IA générative (Gen AI) devrait croître de 46 % par an jusqu'en 2030 (Source : Statista). En conséquence, les ingénieurs Gen AI sont très demandés. Ce programme équipe les aspirants data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs en IA avec des compétences vitale.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorer des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketin.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Digital Marketing and Ecommerce Analysts

GenAI pour les analystes en marketing digital et e-commerce Dans le monde du e-commerce d'aujourd'hui en évolution rapide, rester un pas en avant est la clé du succès. Le cours "Gen AI pour les analystes en marketing digital et e-commerce" est conçu pour équiper les marketeurs digitaux et les analystes e-commerce des connaissances et compétence.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

Aperçu du programme AWS ML Engineer Associate (Français simplifié) Dans ce cours d'introduction au programme AWS ML Engineer Associate, vous examinerez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et explorerez l'évolution du ML et de l'IA. Vous découvrirez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifierez les ob.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Développement de solutions d'IA générative (Français) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (French) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris ce qui suit : Définition d'un cas pratique commercial Sélectio.
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California Institute of Technology Coursera

Intel® Solutions Pro – Principles of AI Everywhere

Intel® Solutions Pro – Principes de l'IA Partout L'IA transforme notre façon de travailler et de vivre au quotidien, et elle évolue rapidement. Intel propose un spectre complet de plateformes matérielles et logicielles, offrant des solutions ouvertes et modulaires pour accélérer le temps de mise en valeur à cette ère de croissance exponentielle..
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California Institute of Technology Coursera

Enhancing Customer Insights with Generative AI

Améliorer les Perspectives des Clients avec l'IA Générative Ce cours court dote les professionnels du marketing, les analystes de données et les stratèges d'affaires de compétences pratiques pour analyser le comportement des clients, générer des perspectives exploitables et stimuler la croissance en utilisant les derniers outils d'IA et des étud.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI and Model Selection

Saviez-vous que maîtriser l'IA générative (GenAI) et sélectionner les bons modèles peuvent améliorer significativement vos projets et votre organisation ? Apprenez à utiliser des technologies avancées d'IA pour prendre des décisions éclairées et optimiser vos flux de travail. Ce court cours permet aux professionnels d'améliorer leurs stratégies.
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California Institute of Technology Coursera

GenerativeAI for Customer Success

GenerativeAI pour le Succès Client Saviez-vous que les entreprises utilisant l'IA générative dans le succès client voient une amélioration significative de la satisfaction client et de l'efficacité opérationnelle ? Découvrez comment vous pouvez tirer parti de cette technologie pour transformer vos stratégies de succès client. Ce court cours perm.
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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!