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IA générative : modèles et plates-formes de base

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IA générative : modèles et plates-formes de base

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Enseigné en Anglais

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Rav Ahuja

Instructeur : Rav Ahuja

11 266 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.7

(108 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Décrire les concepts fondamentaux de l'IA générative et ses modèles de base

  • Expliquer le concept de modèles de base dans l'IA générative

  • Explorez les capacités des modèles pré-entraînés pour les applications alimentées par l'IA.

  • Explorez les caractéristiques, les capacités et les applications de différentes plateformes d'IA générative, telles que IBM watsonx et Hugging Face

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
  • Catégorie : Grands modèles linguistiques (LLM)
  • Catégorie : Modèles pré-entraînés
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Modèles de fondation

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

5 devoirs

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.7

(108 avis)

niveau Débutant

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6 heures (approximativement)
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 3 modules dans ce cours

Dans ce module, vous plongerez dans les concepts fondamentaux de l'IA générative, tels que l'apprentissage profond et les LLM. Vous explorerez les modèles qui constituent les éléments de base de l'IA générative, notamment les GAN, les VAE, les transformateurs et les modèles de diffusion. Vous vous familiariserez avec les modèles de base et comprendrez comment vous pouvez utiliser ces modèles comme point de départ pour générer du contenu.

Inclus

4 vidéos5 lectures2 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion1 plugin

Dans ce module, vous découvrirez les modèles pré-entraînés et les plateformes de développement d'applications d'IA. Vous explorerez la capacité des modèles de base à générer du texte, des images et du code à l'aide de modèles pré-entraînés. Vous découvrirez également les caractéristiques, les capacités et les applications de différentes plateformes, notamment IBM watsonx et Hugging Face.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 devoirs2 éléments d'application1 plugin

Ce module comprend un quiz gradué pour tester et renforcer votre compréhension des concepts abordés dans le cours. Le module comprend également un glossaire pour améliorer la compréhension des termes liés à l'IA générative. Le module comprend un projet final, qui vous donne l'occasion d'acquérir une expérience pratique des concepts abordés dans le cours. Enfin, le module vous guide dans les prochaines étapes de votre apprentissage.

Inclus

3 lectures1 devoir2 éléments d'application4 plugins

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (25 évaluations)
Rav Ahuja
IBM
52 Cours2 838 251 apprenants

Offert par

IBM

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 108

4.7

108 avis

  • 5 stars

    80 %

  • 4 stars

    15,83 %

  • 3 stars

    1,66 %

  • 2 stars

    2,50 %

  • 1 star

    0 %

NP
4

Révisé le 9 avr. 2024

SK
4

Révisé le 13 mai 2024

PT
5

Révisé le 11 déc. 2023

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