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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology LinkedIn Learning

Using AI for UX Design and Research

Utilisation de l'IA pour la conception et la recherche UX Explorez les nombreuses façons dont les designers et les chercheurs UX peuvent utiliser l'IA de manière éthique et inclusive dans leurs flux de travail.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Accessibility and AI: Bridging the Disability Divide

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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Digital Classroom - Generative AI for Executives

Classe Numérique - IA Générative pour Cadres Supérieurs L'IA générative pour cadres supérieurs vous apprendra à tirer parti de la puissance de l'IA générative pour générer une véritable valeur commerciale. Vous commencerez par reconnaître le potentiel de ces nouvelles technologies d'IA et à identifier des cas d'utilisation spécifiques que vous pou.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Hands-On Generative AI with Multi-Agent LangChain: Building Real-World Applications

Pratique de l'IA Générative avec Multi-Agent LangChain : Construire des Applications Réelles Apprenez à créer et à exécuter des simulations multi-agents dynamiques et interactives en utilisant LangChain dans ce cours complet de LinkedIn Learning. Ce cours pratique vous guidera à travers le monde passionnant de l'IA générative et démontrera comm.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Building ChatGPT Skills for Marketing

Développer des Compétences ChatGPT pour le Marketing Découvrez comment l'IA révolutionne le marketing. Que vous soyez un marketeur chevronné ou que vous débutiez, acquérez les compétences nécessaires pour exploiter l'IA et réussir dans le marketing. Apprenez des experts de l'industrie tandis qu'ils partagent des informations sur les applicati.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Foundational AI Skills for Azure Administration

Compétences Fondamentales en IA pour l'Administration Azure | LinkedIn Learning Développez des compétences de base en Azure dans l'IA générative et l'IA prédictive. Comprenez les concepts de base et explorez les services cloud d'IA générative et leurs cas d'utilisation. Acquérez une expérience pratique avec l'écosystème Microsoft Azure et dévelo.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Using Gen AI to Develop Personalized Learning Plans

Utiliser l'IA Générative pour Développer des Plans d'Apprentissage Personnalisés Libérez le potentiel de l'IA générative dans la conception de plans éducatifs individualisés. Ce cours proposé par LinkedIn Learning explore comment les technologies pilotées par l'IA peuvent créer des expériences d'apprentissage h.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Turning Unstructured Data into Insights

AWS SimuLearn : Transformer les données non structurées en informations exploitables AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la.
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California Institute of Technology edX

Productividad Profesional Optimizada con IA: ChatGPT

Productivité Professionnelle Optimisée avec l'IA : ChatGPT L'ère numérique a changé la manière dont les gens interagissent avec l'information et la connaissance. Il est de plus en plus courant d'avoir un accès facile à de vastes bases de données d'information, ce qui a accru la demande d'outils et de technologies permettan.
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California Institute of Technology Coursera

Work with Gemini Models in BigQuery - Bahasa Indonesia

Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery - Français Ce cours montre comment utiliser des modèles AI/ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers des cas pratiques impliquant la gestion des relations clients (CRM), vous apprendrez le flux de travail pour résoudre des problèmes commerciaux à l'aide des modèles Gemini. Pour f.
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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!