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Cours d'IA générative

755 Cours

California Institute of Technology Udemy

LangChain Crash Course: Build OpenAI LLM powered Apps

Élevez vos compétences en développement avec le cours intensif LangChain, où vous apprendrez à créer des applications de pointe alimentées par la technologie LLM d'OpenAI. Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent maîtriser rapidement l'art de développer des solutions logicielles robustes en utilisant Python. Offert par Udemy, ce cours s'i.
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Master Generative AI & Generative AI tools (ChatGPT & more)

Embarquez pour un voyage d'apprentissage avec l'offre étendue d'Udemy dans l'IA Générative. Maîtrisez les compétences nécessaires pour exploiter des outils tels que Perplexity, Claude, Gemini, ChatGPT, MidJourney et GenAI. Que vous soyez intéressé par ChatGPT, l'ingénierie des prompts, ou les technologies de génération d'images comme DALL-E et.
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ChatGPT and the New Wave of ML Language Models

Udemy Plongez dans le monde des grands modèles de langage avec notre cours Udemy, "ChatGPT et la Nouvelle Vague des Modèles de Langage ML". Ce cours offre un aperçu complet axé sur les affaires des technologies d'IA de pointe telles que ChatGPT, Bard Gemini et d'autres modèles de langage ML révolutionnaires. Acquérez des connaissances sur le fon.
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Generative AI using Azure OpenAI ChatGPT for Beginners

Embrassez l'avant-garde de l'intelligence artificielle avec notre cours introductif sur l'IA générative utilisant ChatGPT de OpenAI d'Azure. Ce cours offre aux débutants une plateforme robuste pour explorer et mettre en œuvre de puissants modèles d'IA sur l'infrastructure cloud sécurisée et fiable d'Azure. Proposé par Udemy, un leader de l'.
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ChatGPT / Generative AI for Supply Chain Masterclass

Rejoignez la Masterclass ChatGPT / IA Générative pour la Chaîne d'Approvisionnement pour découvrir les techniques de pointe d'intégration de ChatGPT, Amazon Bedrock, et d'autres outils d'IA générative dans vos opérations de chaîne d'approvisionnement. Ce guide complet offre des informations précieuses pour améliorer l'efficacité et les proces.
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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!