Johns Hopkins University
IA générative et raisonnement symbolique
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IA générative et raisonnement symbolique

Ian McCulloh

Instructeur : Ian McCulloh

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Inclus avec Coursera Plus

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre la théorie et les applications de l'IA générative, y compris les transformateurs, les grands modèles de langage et le raisonnement symbolique pour la création de contenu.

  • Explorez comment l'IA s'intègre aux modèles génératifs pour améliorer l'explicabilité, le contrôle et les solutions d'IA responsables dans les applications du monde réel.

  • Apprenez à gérer des projets IA à l'échelle, en vous concentrant sur l'intégration de l'IA générative et symbolique pour répondre aux considérations éthiques.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Stratégie produit IA
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Sécurité IA
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Logique computationnelle
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : IA responsable

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

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 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 3 modules dans ce cours

Ce cours explore la théorie et l'application de l'IA générative, en se concentrant sur les différences entre l'IA stochastique, les systèmes experts et l'IA symbolique. Vous apprendrez comment l'IA symbolique peut être générative et comment les approches stochastiques et symboliques peuvent être intégrées. L'accent est mis sur la création de solutions d'IA holistiques et responsables. Grâce à des exemples pratiques, vous acquerrez une compréhension approfondie des capacités de l'IA et des considérations éthiques.

Inclus

1 lecture1 plugin

Ce module explore les fondements et les applications des Grands modèles de langage (LLM) et des transformateurs. Il couvre les fondements, les capacités et le réglage fin des LLM comme ChatGPT, ainsi que leur utilisation dans la génération d'images. Le module aborde également des défis tels que les hallucinations, les vulnérabilités et la compétence des modèles, offrant ainsi une compréhension complète des LLM et de leurs implications dans le monde réel.

Inclus

9 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce module explore l'intersection de l'IA symbolique et générative, en se concentrant sur la façon dont l'IA symbolique informe et améliore les processus génératifs. En s'appuyant sur les connaissances préalables de l'IA générative, il intègre le raisonnement symbolique avec des modèles stochastiques pour créer des solutions d'IA responsables. Les sujets clés comprennent l'IA symbolique, les méthodes formelles, le calcul relationnel et l'intégration des données, essentiels pour permettre aux systèmes de générer des idées dans divers environnements. Le module met l'accent sur la façon dont la combinaison du raisonnement basé sur des règles avec l'IA générative favorise des systèmes explicables et transparents qui s'alignent sur les normes éthiques et réglementaires.

Inclus

13 vidéos3 lectures3 devoirs

Instructeur

Ian McCulloh
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