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Cours en Grand modèle de langage (LLM)

Les cours sur les grands modèles de langage peuvent vous aider à comprendre comment ces modèles analysent le langage, génèrent du texte et répondent à des requêtes. Vous pouvez développer des compétences en création de prompts, évaluation, utilisation d'API et bonnes pratiques pour travailler avec ces modèles.


Cours et certificats populaires en Grand modèle de langage (LLM)


  • U

    University of Pennsylvania

    Calcul : Single Variable Part 1 - Fonctions

    Compétences que vous acquerrez: Mathématiques avancées, Calculs, Produits dérivés, L'algèbre, Théorie et analyse mathématiques, Mathématiques appliquées

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    2,4 k avis

    Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Building deterministic MCP Agents

    Compétences que vous acquerrez: Model Context Protocol, Claude Code, Kaizen Methodology, Code Coverage, Verification And Validation, Testability, Quality Assurance, Agentic systems, Software Quality (SQA/SQC), Test Automation, Development Testing, Maintainability, Software Testing, Generative AI Agents, Agentic Workflows, Artificial Intelligence, Large Language Modeling

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of California San Diego

    Structures de données et performances

    Compétences que vous acquerrez: Algorithmes, Informatique théorique, Java, Programmation Java, Structures de données, Tests de logiciels, Développement du programme, Tests de performance, Tests unitaires, Optimisation des performances, Programmation orientée objet (POO)

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    2,3 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    Obtention et nettoyage des données

    Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Traitement des données, Transformation de données, Collecte de données, Manipulation des données, Accès aux données, SQL, Prétraitement de données, Nettoyage des données, Collecte des données, Transformation des données, Récupération de données sur le Web, Manipulation de données, Intégration des données, R (logiciel), Gestion des fichiers, Importation/exportation de données, R Programmation, MySQL, Prétraitement des données, Interface de programmation d'applications (API)

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    8,1 k avis

    Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    Duke University

    Réfléchissez encore I : Comment comprendre les arguments

    Compétences que vous acquerrez: Conception de diagrammes, Communication persuasive

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    3,1 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    Neurosciences et neuro-imagerie

    Compétences que vous acquerrez: Expérimentation, Analyse avancée, Statistiques, Analyse des données, Imagerie médicale, Neurologie, Manipulation des données, Analyse statistique, Analyse de corrélation, Manipulation de données, Recherche en laboratoire, Radiologie diagnostique, Imagerie par résonance magnétique, R (logiciel), Conception de la recherche, R Programmation, Qualité de l'image, Méthodes statistiques, Analyse d'images, Anatomie, Radiologie

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    3,3 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • U

    University of California, Irvine

    Programmer avec Google Go

    Compétences que vous acquerrez: Algorithmes, Partage des données, Informatique théorique, Programmation Python, Gestion des paquets et des logiciels, Gestion de la mémoire, Programmation en Python, Protocoles de réseau, Programmation du système, Systèmes d'exploitation, Importation/exportation de données, Structures de données, Architecture des ordinateurs, Gestion des processus du système d'exploitation, Conception orientée objet, C (langage de programmation), Fichier E/S, Go (Langage de programmation), Logique informatique, Programmation orientée objet (POO)

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    3 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    L'environnement de programmation R

    Compétences que vous acquerrez: Exploration de texte, Traitement des données, Transformation de données, Analyse des données, Manipulation des données, Science des données, Gestion de la mémoire, Nettoyage des données, Programmation statistique, Transformation des données, Manipulation de données, Importation/exportation de données, Structures de données, Récupération de données sur le Web, Intégration des données, Services Web, R (logiciel), R Programmation, Interface de programmation d'applications (API), Tidyverse (paquet R)

    4,3
    évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
    ·
    1,2 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
    M

    Microsoft

    Microsoft AI & ML Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Unsupervised Learning, Fine-tuning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Data Infrastructure, Data Preprocessing, Model Optimization

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    364 avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • P

    Packt

    Data Science with Python

    Compétences que vous acquerrez: Plotly, PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Machine Learning Methods, Python Programming, Applied Machine Learning, Scatter Plots, Numerical Analysis, Data Manipulation, Deep Learning, Image Analysis, Linear Algebra, Data Wrangling

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Apprentissage automatique, Analyse de régression, Apprentissage profond, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux convolutifs, Traitement du langage naturel, Autoencodeurs, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture du réseau, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    2,1 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow : Techniques avancées

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par transfert, Vision par ordinateur, IA générative, Informatique distribuée, Architectures de modèles génératifs, Autoencodeurs, Mise au point, Tensorflow, Évaluation du modèle, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Algorithmes de classification, Visualisation (infographie)

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    1,7 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

1…484950…680

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur large language models .

  • Calcul : Single Variable Part 1 - Fonctions: University of Pennsylvania
  • Building deterministic MCP Agents: Pragmatic AI Labs
  • Structures de données et performances: University of California San Diego
  • Obtention et nettoyage des données: Johns Hopkins University
  • Réfléchissez encore I : Comment comprendre les arguments: Duke University
  • Neurosciences et neuro-imagerie: Johns Hopkins University
  • Programmer avec Google Go: University of California, Irvine
  • L'environnement de programmation R: Johns Hopkins University
  • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
  • Data Science with Python: Packt

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