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Cours d'IA générative

1062 Cours

California Institute of Technology Pluralsight

Integrating Generative AI for Developers

California Institute of Technology Pluralsight

Ensuring Interoperability in Generative AI Systems

Assurer une interopérabilité sans faille dans les systèmes d'IA générative est essentiel à mesure que les technologies progressent et que les intégrations deviennent plus complexes. Ce cours, Assurer l'Interopérabilité dans les Systèmes d'IA Générative, vous dote des compétences nécessaires pour intégrer des modèles d'IA dans des applications.
California Institute of Technology Pluralsight

Aligning Generative AI with Business Cases

Rejoignez le cours "Alignement de l'IA Générative avec les Cas d'Affaires" pour maîtriser l'art d'intégrer l'IA générative dans votre cadre commercial. Ce cours vous guide à travers l'identification des cas d'utilisation optimaux et l'application efficace de l'IA Générative pour répondre aux besoins de votre entreprise. Dans un premier temps, vo.
California Institute of Technology edX

Mastering Generative AI for Software Development

Voulez-vous améliorer votre carrière en développement logiciel en tirant parti de la puissance de l'IA générative ? Ce cours explore les applications transformationnelles de l'IA générative à travers l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Le cours enseigne comment les outils basés sur l'IA générative permettent la génération de.
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California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Generative AI for Developers

Explorez le domaine de pointe de l'IA Générative avec le parcours d'apprentissage personnalisé de Google Cloud Skills Boost, spécifiquement conçu pour les professionnels du développement d'applications, de l'apprentissage automatique et de la science des données. Avec un fort accent sur l'application technique, ce cours examine en profondeur d.
California Institute of Technology Microsoft Learn

Operationalize generative AI applications (GenAIOps)

Opérationnaliser les Applications d'IA Générative (GenAIOps) Module 1 : Planifier et Préparer une Solution GenAIOps À la fin de ce module, vous serez capable de : Identifier des cas d'utilisation pour les applications d'IA Générative. Sélectionner un modèle pour votre application d'IA Générative. Comprendre ce.
California Institute of Technology ESSEC Business School

Artificial Intelligence in Financial Planning

Débloquez le potentiel de l'Intelligence Artificielle dans la Planification Financière avec notre cours spécialisé. Plongez dans la manière dont les outils et technologies d'IA révolutionnent le secteur financier à travers des modules soigneusement conçus. Améliorez vos compétences et connaissances grâce à des informations sur l'intégration de.
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California Institute of Technology DataCamp

AI-Assisted Product Launch

Embarquez pour un voyage éclairant avec le projet de Lancement de Produit Assisté par l'IA conçu pour habiliter les fabricants de véhicules électriques (VE). Naviguez dans les complexités des marchés inexplorés avec confiance en exploitant le pouvoir de l'IA générative. Ce projet offre une approche complète pour créer un plan d'entrée sur le m.
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California Institute of Technology DataCamp

Building a Go-To-Market Strategy

Lancez le lancement de schedule.ai, un outil de gestion des équipes piloté par l'IA, en élaborant une stratégie de mise sur le marché robuste utilisant l'IA générative. Ce projet vous guide à travers l'identification de l'industrie optimale pour une adoption rapide et l'élaboration de techniques stratégiques pour la génération de prospects com.
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California Institute of Technology DataCamp

Cleaning Data with Generative AI

Vous avez du mal avec des ensembles de données désordonnés qui freinent votre analyse de données ? Découvrez comment l'IA générative peut révolutionner le nettoyage des données en traitant les doublons, les champs nulls et les formats incohérents. Nous invitons les personnes nouvelles dans l'analyse de données à interagir avec un chatbot con.
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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!