Cours d'IA générative

781 Cours

Complete AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01 [NEW]

Formation Complète AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01 [NOUVEAU] Entamez l'expérience d'apprentissage ultime avec le cours "Formation Complète AWS Certified AI Practitioner – AIF-C01". Conçu pour garantir votre succès à l'examen, ce cours propose un examen pratique complet pour une préparation approfondie. Acquérez une expérience pratique.
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The Complete Salesforce Certified AI Associate Exam Course

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Accelerated Software Engineering Chat GPT | Google Gemini

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LangChain MasterClass- OpenAI LLAMA 2 LLM AI Apps|| Gen AI

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ChatGPT & Generative AI for Leaders!

ChatGPT & AI Générative pour les Leaders ! Explorez le pouvoir de l'IA générative pour révolutionner le leadership et les stratégies d'entreprise. Ce cours complet sur Udemy enseigne aux leaders comment intégrer efficacement ChatGPT et d'autres technologies d'IA dans leurs flux de travail pour améliorer l'idéation, la planification et le dévelo.
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Mastering Microsoft Copilot: A Beginner's Guide

Découvrez les éléments essentiels pour utiliser Microsoft Copilot et améliorer votre productivité dans l'espace de travail numérique. Ce cours accessible aux débutants offre un guide complet pour intégrer Microsoft 365 Copilot dans votre flux de travail quotidien, vous permettant de rationaliser les tâches et d'optimiser l'efficacité. Proposé.
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Generative AI For Managers and Leaders

IA Générative pour Managers et Leaders | Cours Udemy Élevez vos compétences en leadership en pénétrant dans le monde de l'IA générative avec notre cours Udemy spécialisé conçu pour les managers et les leaders. Obtenez des connaissances précieuses sur l'intégration de l'IA dans vos processus métiers, la gestion des défis inhérents à.
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Generative AI for Leaders & Business Professionals

Cours Udemy : IA Générative pour Dirigeants & Professionnels du Business Élevez votre sens des affaires avec le cours 'IA Générative pour Dirigeants & Professionnels du Business'. Proposé par Udemy, ce programme est conçu pour les dirigeants souhaitant exploiter la puissance des technologies modernes de l'IA. Équipez-vous de connaissances de p.
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NVIDIA-Certified Associate - Generative AI LLMs (NCA-GENL)

Udemy Élevez vos compétences en IA Générative avec le programme d'Associé Certifié NVIDIA. Ce cours spécialisé vous prépare à l'examen NCA-GENL, en se concentrant sur des domaines clés comme Python, Apprentissage Automatique, Apprentissage Profond, Réseaux Neuronaux, et bien plus encore. Découvrez le potentiel de l'IA Générative, maîtrisez l'.
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ChatGPT Generative AI For Business Leaders | Gen AI Primer

Embarquez dans un voyage transformateur avec notre cours ChatGPT IA Générative Pour Dirigeants d'Entreprise. Spécialement conçu pour les dirigeants d'entreprise avant-gardistes, ce cours vous équipe des connaissances nécessaires pour exploiter efficacement l'IA Générative. En seulement 2 heures, plongez dans les concepts fondamentaux de l'IA.
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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!