Nous voyons beaucoup de reportages sur les outils d'IA générative, tels que ChatGPT, qui commettent des erreurs et produisent des informations inexactes. Bon nombre de ces erreurs sont dues à une mauvaise utilisation des outils par les humains, qui tentent de résoudre des problèmes inadaptés et ne tiennent pas compte des risques. L'hallucination n'est pas un bug, c'est une caractéristique lorsque vous abordez les problèmes correctement. Ce cours enseigne des techniques pour déterminer si un problème correspond aux capacités de l'IA générative, encadrer les problèmes pour réduire le risque, l'ingénierie de l'invite pour la confiance, et l'engagement humain approprié dans le processus. Le cours vous montrera comment vous pouvez : - Tirer parti des techniques d'ingénierie de l'invite pour générer des résultats plus fiables - Maîtriser les méthodes de vérification et de validation des résultats - Formuler les problèmes de manière alternative pour réduire les risques - Appliquer l'IA générative pour l'idéation créative - Utiliser l'IA générative de manière à augmenter plutôt qu'à remplacer le raisonnement et la créativité de l'homme
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L'IA générative digne de confiance
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Dr. Jules White
Enseignant de premier plan
16 975 déjà inscrits
Inclus avec 
(362 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Quels sont les problèmes qu'il est judicieux de résoudre à l'aide de l'IA générative ?
Comment formuler les problèmes et inciter l'ingénieur à produire des résultats plus fiables à partir de l'IA générative ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Formulation de problèmes pour l'IA générative
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : IA générative
Détails à connaître
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2 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Instructeur
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
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Avis des étudiants
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