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Cours d'IA générative

1093 Cours

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California Institute of Technology University of Michigan

AI for Creative Work

Libérez le potentiel de l'intelligence artificielle générative dans les domaines créatifs grâce à la spécialisation complète de l'Université du Michigan sur Coursera. Ce cours propose une exploration approfondie des outils d'IA, se penche sur l'utilisation éthique et responsable de l'IA, et offre une vue d'ensemble de l'influence de l'IA sur.
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California Institute of Technology Coursera

Microsoft AI & ML Engineering

Rejoignez le programme d'ingénierie AI & ML de Microsoft, un programme détaillé conçu pour vous doter de compétences essentielles et d'une compréhension approfondie dans les domaines en plein essor de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique. À travers cinq cours, ce programme couvre des concepts fondamentaux jusqu'à des su.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Basics and Tools for Creativity

Embarquez pour un voyage de créativité avec le cours "Initiation à l'IA et Outils pour la Créativité," conçu pour intégrer l'intelligence artificielle dans vos projets artistiques. Ce cours, offert par l'Université du Michigan par l'intermédiaire de Coursera, fournit des informations complètes sur l'utilisation de l'IA dans la musique et le.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Ethics, Responsible Use, and Creativity

Éthique de l'IA, Utilisation Responsable et Créativité - Université du Michigan Rejoignez le cours de l'Université du Michigan sur "Éthique de l'IA, Utilisation Responsable et Créativité", proposé via Coursera. Ce cours se penche sur l'éthique et l'utilisation responsable des outils d'IA générative, spécifiquement pour le travail créatif. À la.
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California Institute of Technology Coursera

AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Plongez dans les algorithmes et méthodologies essentiels au cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ce cours approfondi. Découvrez comment les modèles de langue pré-entraînés (LLM) et divers paradigmes d'apprentissage comme l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement se combinent pour résoudre des défis commerciau.
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California Institute of Technology Coursera

Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

Rejoignez notre cours Techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique et projet de synthèse pour explorer des stratégies avancées en IA & AA. Ce cours se termine par un projet de synthèse où vous utiliserez des compétences complètes pour relever un défi réel. Tout au long du cours, vous rencontrerez des méthodes d'apprentissage auto.
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California Institute of Technology DataCamp

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Rejoignez le cours sur l'Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains pour aligner efficacement les modèles d'IA Générative avec les valeurs et préférences humaines. Acquérez une maîtrise pratique avec des Modèles de Langage Large (LLMs) avancés, et plongez dans les complexités de la conception de modèles de récompense. É.
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California Institute of Technology XuetangX

ChatGPT与AIGC技术的前沿探索

Explorez la technologie de pointe ChatGPT et AIGC grâce à des cours en direct qui offrent des perspectives profondes. Ces cours couvrent les derniers développements en intelligence artificielle et en génération de contenu, l'application pratique et les tendances futures, révélant les vastes possibilités de ces technologies passionnantes. Les.
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California Institute of Technology XuetangX

系列综述带你了解ChatGPT、AIGC和扩散模型

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California Institute of Technology Pluralsight

Introduction to Amazon Q Business

L'IA générative révolutionne les industries, mais les entreprises nécessitent des solutions plus personnalisées, utilisant spécifiquement l'IA sur leurs données. Ce cours, "Introduction à Amazon Q Business", vous dote des compétences nécessaires pour établir un assistant Amazon Q Business personnalisé conçu pour interagir avec les sources.
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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!