Cette formation courte d'IBM, qui fait partie du certificat professionnel IA générative Engineering Essentials with LLMs, vous apprendra les bases de l'utilisation de l'IA générative et des Grands modèles de langage (LLM). Ce cours convient aux data scientists existants et aspirants, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux ingénieurs en apprentissage profond et aux ingénieurs en IA.

Vous apprendrez les types d'IA générative et ses applications dans le monde réel. Vous acquerrez les connaissances nécessaires pour différencier les diverses architectures et modèles IA génératifs, tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les transformateurs, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les autoencodeurs variationnels (VAE) et les modèles de diffusion. Vous apprendrez les différences entre les approches de formation utilisées pour chaque modèle. Vous serez en mesure d'expliquer l'utilisation des LLM, tels que les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) et les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT). Vous découvrirez également le processus de tokenisation, les méthodes de tokenisation et l'utilisation de tokenizers pour la tokenisation basée sur les mots, les caractères et les sous-mots. Vous serez en mesure d'expliquer comment vous pouvez utiliser les chargeurs de données pour l'entraînement des modèles IA génératifs et de lister les bibliothèques PyTorch pour la préparation et la manipulation des données au sein des chargeurs de données. Les connaissances acquises vous aideront à utiliser les bibliothèques d'IA générative dans Hugging Face. Il vous préparera également à mettre en œuvre la tokenisation et à créer un chargeur de données NLP. Pour ce cours, une connaissance de base de Python et de PyTorch et une sensibilisation à l'apprentissage automatique et aux réseaux neurones seraient un avantage, mais ne sont pas strictement nécessaires.