Tous les cours actuels de Model Evaluation Courses en 2024
18 Cours
Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch
IA Responsable : Interprétabilité & Transparence - Français
Ce cours présente des concepts liés à l'interprétabilité et à la transparence de l'intelligence artificielle. Vous découvrirez pourquoi la transparence de l'IA est importante pour les équipes de développement. Vous apprendrez également des techniques et des outils pratiques pour optimis.
Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)
Développer des Solutions de Machine Learning (Indonésien)
Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez à propos du cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses ressources pour les modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performan.
Optimización de modelos fundacionales (Español LATAM) | Optimizing Foundation Models (LATAM Spanish)
Optimisation des modèles fondamentaux (Français) | Optimizing Foundation Models (French)
Dans ce cours, vous explorerez deux techniques pour améliorer les performances d'un modèle fondamental (Foundation Model, FM) : la génération augmentée par récupération (Retrieval Augmented Generation, RAG) et le réglage précis. Vous découvrirez les services d.
Selecting the Right LLM with Hugging Face
Il existe littéralement des milliers de Modèles de Langage Étendus ou LLM disponibles qui peuvent être utilisés pour une multitude de buts. Hugging Face est le hub incontournable pour les modèles de langage, offrant une vaste collection où vous pouvez trouver et utiliser presque tous les modèles dont vous avez besoin. Choisir le bon modèle pe.
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.
Developing Machine Learning Solutions (Vietnamese)
Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Vietnamien)
Dans ce cours sur l'apprentissage automatique, vous apprendrez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses sources de modèles de machine learning ainsi que des techniques d'évaluation des pe.
Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Vietnamese)
Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative (Vietnamien)
Dans ce cours, vous allez explorer le cycle de vie de l'application de l'intelligence artificielle générative (IA générative), y compris :
Identifier les cas d'utilisation commerciale
Choisir un modèle de fondation (FM)
Améliorer la performance de FM
Évaluer la p.
Developing Machine Learning Solutions (Korean)
Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Coréen)
Dans ce cours d'apprentissage automatique, vous découvrirez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. Vous apprendrez également à rechercher diverses sources pour les modèles d'apprentissage automatique et des techniques pour é.
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어
IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais - 한국어
Title: IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais - 한국어
Description: Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes de l'IA. Il identifie comment reconnaître concrètement l'équité et les biais et explore les méthodes pour atténuer les biais d.
Create Image Captioning Models - 繁體中文
Créer des modèles de légende d'image - 繁體中文
Ce cours explique comment utiliser l'apprentissage profond pour créer des modèles de génération de légendes d'images. Vous apprendrez les différentes composantes des modèles de génération de légendes d'images, telles que l'encodeur et le décodeur, ainsi que comment entraîner et évaluer les modèles..
