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.
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IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
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![Roodra Pratap Kanwar](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/60/5ee693735744a5a0ed13463e18f8b5/roodra.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
10 817 déjà inscrits
Inclus avec
(131 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Faire la différence entre les architectures et les modèles génératifs de l'IA, tels que les RNN, les transformateurs, les VAE, les GAN et les modèles de diffusion.
Décrire comment les serveurs d'authentification, tels que GPT, BERT, BART et T5, sont utilisés dans le traitement des langues.
Mettre en œuvre la tokénisation pour prétraiter les données textuelles brutes à l'aide de bibliothèques NLP telles que NLTK, spaCy, BertTokenizer et XLNetTokenizer.
Créer un chargeur de données NLP en cours d'utilisation PyTorch pour effectuer la tokenisation, la numérisation et le padding de données textuelles.
Détails à connaître
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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Élaborez votre expertise du sujet
- 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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Obtenez un certificat professionnel
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Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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Il y a 2 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez l'importance des modèles IA génératifs et la manière dont ils sont utilisés dans un large éventail de domaines pour générer divers types de contenu. Vous découvrirez les architectures et les modèles couramment utilisés dans l'IA générative et les différences dans les approches de formation de ces modèles. Vous apprendrez comment les grands modèles de langage (LLM) sont utilisés pour construire des applications basées sur le NLP. Vous construirez un chatbot simple en utilisant la bibliothèque de transformateurs de Hugging Face.
Inclus
5 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application3 plugins
Dans ce module, vous apprendrez à préparer des données pour l'entraînement de grands modèles de langage (LLM) en mettant en œuvre la tokenisation. Vous découvrirez les méthodes de tokenisation et l'utilisation des tokenizers. Vous découvrirez également l'objectif des chargeurs de données et comment vous pouvez utiliser la classe DataLoader dans PyTorch. Vous mettrez en œuvre la tokenisation en utilisant diverses bibliothèques telles que nltk, spaCy, BertTokenizer et XLNetTokenizer. Vous créerez également un chargeur de données avec une fonction collate qui traite des lots de texte.
Inclus
2 vidéos5 lectures2 devoirs2 éléments d'application2 plugins
Instructeurs
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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Avis des étudiants
131 avis
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81,02 %
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Révisé le 2 janv. 2025
It was very informative and I enjoyed the journey I learned the patterns from the deep.
Révisé le 17 oct. 2024
I am pretty much new to NLP data preparation. However this course made me comfortable with Date preparation activities.
Révisé le 20 oct. 2024
I highly recommend using a human to deliver the lectures, which might enhance student engagement. Great introductory course.
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Foire Aux Questions
Il ne vous faudra que deux semaines pour terminer ce cours si vous consacrez deux heures d'étude par semaine.
Il sera bon que vous ayez une connaissance de base de Python et PyTorch et une familiarité avec l'apprentissage automatique et les concepts de réseaux neurones.
Ce cours fait partie d'une spécialisation. Lorsque vous terminerez la spécialisation, vous vous préparerez avec les compétences et la confiance nécessaires pour occuper des postes tels que ingénieur IA, ingénieur NLP, ingénieur en apprentissage automatique, ingénieur en apprentissage profond et scientifique des données.