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Cours d'IA générative

1078 Cours

California Institute of Technology DataCamp

AI Business Fundamentals

Équipez-vous de connaissances et d'outils essentiels en IA pour avoir un impact immédiat dans le monde en rapide évolution de l'Intelligence Artificielle (IA). Nos cours sont conçus pour les professionnels désireux de tirer parti de la puissance de l'IA et de se placer à l'avant-garde de la révolution IA. En mettant l'accent sur la stratégi.
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Data Skills for Business

Rejoignez le cours 'Compétences en Données pour les Affaires' de DataCamp et enrichissez vos connaissances sur les concepts clés des données. Équipez-vous des compétences nécessaires pour répondre aux questions réelles grâce aux données et améliorez votre capacité de décideur axé sur les données au sein de votre organisation. Les données sont un.
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EU AI Act Fundamentals

Commencez votre parcours en Intelligence Artificielle avec le cours Fondamentaux de l'Acte AI de l'UE de DataCamp, spécialement conçu pour les professionnels du secteur. Ce cours offre une base solide en principes de l'IA tout en fournissant des aperçus approfondis sur le nouvellement ratifié Acte AI de l'UE. Les participants découvriront com.
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IA Generativa: Oportunidades e Considerações para Líderes Empresariais

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什么是生成式人工智能（Generative AI）

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KI-Prompting für Content Creation

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Prompt engineering pour la génération de contenu avec l'IA

Plongez au cœur de l'intelligence artificielle avec la formation Prompt engineering pour la génération de contenu avec l'IA, animée par l'expert Madjid Khichane. Cette session, proposée par LinkedIn Learning, vous guidera à travers les techniques essentielles du prompt engineering pour stimuler la création de contenu IA. Que vous soyez passionné.
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Découvrir l'IA générative

Découvrir l'IA Générative | LinkedIn Learning Explorez le monde fascinant de l'IA générative avec ce cours de LinkedIn Learning. En vous inscrivant, vous apprendrez les fondamentaux de l'intelligence artificielle générative, y compris son évolution historique, les modèles et technologies actuels, et comment ils fonctionnent. Découvrez les impl.
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L'IA générative : Les bonnes pratiques de la recherche en ligne

Plongez dans les subtilités de l'intelligence artificielle générative avec une compréhension approfondie des différences entre les moteurs de recherche traditionnels et les moteurs de raisonnement. Cette formation vous guide à travers les meilleures pratiques pour optimiser vos recherches en ligne et maximiser vos compétences en exploration.
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Was ist generative KI?

Explorez le monde fascinant de l'IA générative dans ce cours complet de LinkedIn Learning. Vous serez introduit aux concepts fondamentaux et aux développements historiques. Faites connaissance avec des modèles populaires de l'IA générative et comprenez le fonctionnement de ces technologies. Le cours examine également les impl.
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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!