Duke University

Introduction à l'IA générative

Noah Gift
Alfredo Deza
Derek Wales

Instructeurs : Noah Gift

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Inclus avec Coursera Plus

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4.5

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niveau Débutant

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37 heures pour terminer
3 semaines à 12 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser l'IA générative pour l'automatisation.

  • Développer des solutions logicielles d'IA générative.

  • Construisez des solutions avec Requête Engineering pour améliorer les résultats de l'IA générative.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : GenAI
  • Catégorie : LLM

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Évaluations

15 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est l'IA générative et comment elle a évolué depuis les premières IA jusqu'aux grands modèles de langage utilisés aujourd'hui. Vous comprendrez comment ces modèles fonctionnent dans les applications en découvrant les architectures de modèles et le processus d'apprentissage. Le module donne un aperçu des principaux modèles de base tels que ChatGPT et Hugging Face, en mettant en évidence leurs capacités et leurs limites. Vous explorerez le paysage de l'IA générative, en comparant les options telles que les modèles Open Source, les modèles locaux et les API dans le cloud. À la fin du module, vous disposerez d'une solide base de connaissances sur les fondements de cette technologie et sur les options permettant d'accéder à différents systèmes d'IA et d'en tirer parti.

Inclus

21 vidéos10 lectures4 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'ingénierie de requête pour interagir efficacement avec les modèles IA génératifs. Vous comprendrez le concept de l'incitation à quelques coups et pratiquerez les techniques d'incitation de base en utilisant le contexte et des exemples. Sur cette base, vous apprendrez des méthodes pour améliorer les messages-guides à l'aide de personas, d'instructions détaillées et d'itérations basées sur le retour d'information. Enfin, vous explorerez des compétences plus avancées telles que la décomposition des tâches, l'enchaînement des messages-guides et d'autres techniques utiles pour surmonter les limites du contexte.

Inclus

18 vidéos5 lectures4 devoirs

Dans ce module, vous explorerez différents types d'applications d'IA générative, y compris les systèmes basés sur l'API, les modèles embarqués et les systèmes multi-modèles. Vous apprendrez les principes fondamentaux de la construction d'applications robustes en utilisant des techniques telles que la Génération augmentée de récupération (RAG) pour améliorer le contexte. Grâce à des exercices pratiques, vous aurez l'occasion de tester une application localement et de la déployer sur le cloud.

Inclus

19 vidéos5 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté

Ici, vous apprendrez les capacités clés de l'API OpenAI. Vous générerez des images avec DALL-E d'OpenAI, "peaufinerez" les modèles LLM pour rédiger des questions et des réponses et résumerez des vidéos avec le modèle Whisper d'OpenAI.

Inclus

19 vidéos8 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (23 évaluations)
Noah Gift
Duke University
40 Cours143 028 apprenants

Offert par

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’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.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’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.’
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’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

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ND
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Révisé le 21 août 2024

MC
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Révisé le 18 juin 2024

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