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Cours d'IA générative

542 Cours

California Institute of Technology Coursera

Generative AI Advance Fine-Tuning for LLMs

Formation Avancée en Ajustement Fin pour les LLMs en IA Générative Affiner un grand modèle de langage (LLM) est crucial pour l'aligner sur des besoins spécifiques en entreprise, améliorer la précision et optimiser ses performances. Cela donne aux entreprises des informations précises et exploitables qui stimulent l'efficacité et l'i.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Microsoft Copilot

Introduction à Microsoft Copilot Dans ce cours d'introduction, vous embarquerez dans un voyage au cœur de l'IA générative et de Microsoft Copilot. Nous démystifierons les concepts derrière cette technologie transformative, explorant son potentiel et ses limites. Vous acquerrez une compréhension claire de ce qu'est l'IA générat.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI for Developers With Copilot

Introduction à l'IA générative pour les développeurs avec Copilot Ce cours introduit les développeurs aux technologies d'IA générative, en se concentrant sur leurs applications pratiques dans le développement de logiciels. Vous explorerez les concepts de base de l'IA générative et comprendrez les fonctionnalités de.
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California Institute of Technology Coursera

Data Preparation and Evaluation with Copilot

Préparation et évaluation des données avec Copilot - Coursera Ce cours vous prépare à utiliser Microsoft Copilot pour les tâches de préparation et d'évaluation des données. Vous apprendrez à tirer parti des capacités d'IA générative et de traitement du langage naturel de Copilot pour rationaliser votre flux de trava.
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California Institute of Technology Coursera

Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain

Projet : Applications d'IA générative avec RAG et LangChain Préparez-vous à mettre en pratique toutes vos compétences en ingénierie d'IA générative ! Ce projet guidé mettra à l'épreuve et appliquera les connaissances et la compréhension que vous avez acquises au cours des précédents cours du programme. Vous construirez votre propre application d'.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Data Science with Copilot

IA Générative pour la Science des Données avec Copilot Ce cours offre une introduction complète à l'IA Générative dans la science des données. Vous explorerez les concepts fondamentaux de l'IA générative, y compris les GANs, VAEs, et Transformers, et découvrirez comment Microsoft Copilot utilise ces modèles pour simplifier les flux de travail en.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Computer Support Specialists (IT Support)

Ce cours offre l'opportunité de comprendre et d'utiliser l'IA générative (GenAI) dans la résolution de problèmes et les interactions avec les clients. Les participants apprendront à automatiser des tâches, à résoudre des problèmes plus rapidement grâce à l'assistance de l'IA et à améliorer le support client avec un service personnalisé. Le p.
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California Institute of Technology Coursera

Intel® Solutions Pro – Principles of AI Everywhere

Intel® Solutions Pro – Principes de l'IA Partout L'IA transforme notre façon de travailler et de vivre au quotidien, et elle évolue rapidement. Intel propose un spectre complet de plateformes matérielles et logicielles, offrant des solutions ouvertes et modulaires pour accélérer le temps de mise en valeur à cette ère de croissance exponentielle..
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

Aperçu du programme AWS ML Engineer Associate (Français simplifié) Dans ce cours d'introduction au programme AWS ML Engineer Associate, vous examinerez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et explorerez l'évolution du ML et de l'IA. Vous découvrirez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifierez les ob.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Développement de solutions d'IA générative (Français) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (French) Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris ce qui suit : Définition d'un cas pratique commercial Sélectio.
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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!