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Cours d'IA générative

659 Cours

California Institute of Technology FGV Educação Executiva

IA Generativa e o ChatGPT: Potencializando o Trabalho e Ganhando Eficiência

Explorez comment l'utilisation de l'Intelligence Artificielle peut transformer l'environnement éducatif et professionnel. Le cours IA Générative et ChatGPT : Optimiser le Travail et Gagner en Efficacité offert par FGV Éducation Exécutive vise à enseigner l'utilisation efficace des outils d'IA, de l'analyse de données éducatives à la création.
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California Institute of Technology Coursera

Üretken Yapay Zekaya Giriş

En vous initiant à l'intelligence artificielle générative, acquérez des connaissances de base sur ce domaine passionnant et en rapide évolution. Le cours vise à expliquer ce qu'est l'intelligence artificielle générative, son fonctionnement et comment elle diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez les.
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California Institute of Technology Microsoft Learn

Evaluate generative AI applications

Explorez notre cours spécialisé conçu pour vous équiper des compétences nécessaires pour évaluer efficacement les applications d'IA générative. Ce cours est divisé en deux modules essentiels : Module 1 : Concepts Fondamentaux Saisissez les principes de base nécessaires pour évaluer les applications d'IA générative. En complétant.
California Institute of Technology SAP Learning

AI Ethics at SAP

SAP reconnaît le potentiel transformateur de l'intelligence artificielle (IA) pour les entreprises, les gouvernements et la société. Cependant, l'adoption rapide des technologies de l'IA s'accompagne de divers défis économiques, politiques et sociaux. Le rythme actuel des progrès technologiques a surpassé l'établissement de directives gouverneme.
California Institute of Technology Coursera

Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model

Créer une application pour envoyer des invites de chat en utilisant le modèle Gemini Ce laboratoire en libre-service se déroule dans la console Google Cloud. Dans ce laboratoire, vous apprendrez à utiliser le SDK Vertex AI de Google pour interagir avec le puissant modèle d'IA générative Gemini, vous permettant d'envoyer des invites de chat text.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Indonesian)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Indonésien) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend les éléments suivants : Définir les cas d'utilisation commerciale Choisir un modèle fondamental (FM) Améliorer les performances du.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Traditional Chinese)

Explorez les cas d'utilisation et les applications de l'intelligence artificielle Dans ce cours, vous explorerez les 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. Ces domaines incluent les soin.
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California Institute of Technology Coursera

Getting started with the Vertex AI Gemini 1.5 Pro Model

Commencer avec le modèle Vertex AI Gemini 1.5 Pro Plongez dans un laboratoire en libre-service au sein de la console Google Cloud, conçu pour offrir une expérience introductive et pratique avec l'IA générative sur Google Cloud. Ce laboratoire captivant est proposé par Coursera. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Responsible Artificial Intelligence Practices (Traditional Chinese)

Pratiques d'intelligence artificielle responsable (Français) Dans ce cours, vous apprendrez les pratiques de l'IA. Tout d'abord, vous serez introduit à ce qu'est l'IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, à comprendre les défis que l'IA responsable tente de surmonter et à explorer les dimensions clés de l'IA responsable. Ensuite.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Français) Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris : Définir des cas d'utilisation commerciale Sélectionner un modèle de base (FM) Améliorer les performances du FM Évaluer les perform.
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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!