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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Indonesian)

Exploration des Cas d'Utilisation et des Applications de l'Intelligence Artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML), et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans le monde réel dans diverses industries. Ces domaines incluent les se.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI for Data Analysis

Bienvenue dans le cours Introduction à l'IA Générative pour l'Analyse de Données, un cours fondamental conçu pour vous fournir une compréhension complète de l'IA générative et de ses applications pratiques dans le domaine de l'analyse de données. Tout au long de ce cours, vous allez : Définir l'IA générative et comprendre son rôle essent.
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California Institute of Technology Coursera

Coding and Automation for Data Analysis with Generative AI

Embarquez pour un voyage transformateur avec notre cours sur le Codage et Automatisation pour l'Analyse des Données avec l'IA Générative. Conçu pour les analystes de données en devenir et les professionnels chevronnés, ce cours vous guidera à travers l'utilisation d'outils alimentés par l'IA pour une génération de code optimisée. Concentrez-vo.
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California Institute of Technology Coursera

Scenario and Root Cause Analysis with Generative AI

Rejoignez notre cours complet sur Scénario et Analyse des Causes Profondes avec l'IA Générative proposé par Coursera. Ce programme est conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour appliquer l'IA générative dans la planification de scénarios et l'analyse des causes profondes. Tout au long du cours, vous allez : Effectuer une anal.
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California Institute of Technology Coursera

Advanced Data Analysis with Generative AI

Rejoignez le cours 'Analyse Avancée des Données avec l'IA Générative' pour explorer des méthodes analytiques sophistiquées utilisant l'IA. Vous acquerrez une expérience pratique de la modélisation prédictive, de la prévision des séries chronologiques, et de la détection des anomalies pour découvrir des motifs dans des ensembles de données comple.
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California Institute of Technology University of Michigan

GenAI in Business: Planning Framework for Implementation

GenAI en entreprise : cadre de planification pour la mise en œuvre - Université du Michigan | Coursera Rejoignez le cours 'GenAI en entreprise : cadre de planification pour la mise en œuvre' de l'Université du Michigan sur Coursera, un parcours perspicace dans la phase de planification de la mise en œuvre de l'IA en entreprise. Ce cours explor.
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California Institute of Technology University of Michigan

GenAI in Business: Discover the Possibilities

Embarquez pour le premier cours de la série sur l'IA générative en entreprise, où vous serez initié à la phase "Voir" du cadre Voir, Planifier, Agir. Ce cours offre une exploration approfondie de la façon dont l'IA générative révolutionne les industries en automatisant les tâches routinières et en améliorant les interactions avec les clients.
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California Institute of Technology University of Michigan

GenAI in Business: Strategies for Successful Execution

Dans le dernier volet de la série 'Generative AI in Business', ce cours se concentre sur la phase critique 'Agir' du cadre 'Voir, Planifier, Agir'. Plongez dans une méthodologie structurée en cinq étapes pour construire, lancer et faire évoluer la solution d'IA générative que vous avez méticuleusement élaborée. Analysez ce qui conduit au suc.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash - AWS AI/ML Essentials (GCR Only)

Ce cours ciblé est conçu pour les techniciens désireux de réussir l'examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01), vous aidant à comprendre le processus de l'examen et les sujets clés. Améliorez votre maîtrise des connaissances essentielles en IA et ML, et familiarisez-vous avec les formats d'examen et leur difficulté grâce à des questions d'e.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash – Cost Optimization Solutions for FinOps (Part 2)

Ce cours explore les stratégies d'optimisation des coûts pour les services et charges de travail AWS populaires. Les participants apprendront à identifier les opportunités d'économie de coûts grâce à l'ajustement des ressources, à l'utilisation de la capacité réservée et à l'exploitation des technologies sans serveur. Découvrez des techniques po.
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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!