Les cours en AI générative peuvent vous aider à comprendre comment les modèles créent du texte, des images ou d'autres contenus à partir d'invites. Vous pouvez développer des compétences en conception de prompts, évaluation des résultats, gestion des données et notions de responsabilité dans l'utilisation des modèles. Beaucoup de cours proposent des exemples pratiques pour explorer ces outils.

Compétences que vous acquerrez: Connaissance de l'IA, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), ChatGPT, Apprentissage automatique, IA générative, Synthèse des données
★ 4.6 (4,6 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Retrieval-Augmented Generation, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, Gemini, Generative Model Architectures, AI Product Strategy, Prompt Patterns, AI Enablement, AI Security, Agentic Workflows, AI literacy, Prompt Engineering Tools, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Collaboration
★ 4.7 (1,3 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Unit Testing, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Vector Databases, Fine-tuning, Data Import/Export
★ 4.7 (101 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Apprentissage statistique des machines, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, IA générative
★ 4.7 (13 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Éthique des données, Applications en nuage, Génération assistée par récupération, Intelligence artificielle, Automatisation des processus d'entreprise, L'activation de l'IA, Stratégie des produits d'IA, L'IA responsable, Modélisation des grandes langues, Automatisation, IA générative, Candidature au LLM
★ 4.8 (5,3 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Direction d'entreprise, Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, OpenAI, Visage étreint, Motifs de l'invitation, Éthique des données, ChatGPT, L'activation de l'IA, Leadership stratégique, Leadership et gestion, Risque juridique, Évaluation du modèle, Éthique des affaires, L'IA responsable, Modélisation des grandes langues, Architectures de modèles génératifs, IA générative, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Candidature au LLM
★ 4.7 (13 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Analyse exploratoire des données, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Ingénierie des fonctionnalités, Motifs de l'invitation, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Éthique des données, ChatGPT, Apprentissage automatique, Science des données, Évaluation du modèle, L'IA responsable, Modélisation prédictive, Architectures de modèles génératifs, IA générative, Synthèse des données, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Candidature au LLM
★ 4.7 (12 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Intégrations AI, Créativité, Workflows d'IA, Éthique des données, Une créativité alimentée par l'IA, Intelligence artificielle, Conception graphique, L'IA responsable, Adobe Express, IA générative, Qualité de l'image, Vérification et validation
★ 4.7 (985) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

Vanderbilt University
Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, ChatGPT, Prompt Patterns, AI Workflows, AI powered creativity, Responsible AI, Data Visualization, Document Management, Ideation, Verification And Validation, Data Presentation, LLM Application, AI literacy, Generative AI, AI Enablement, Risking, Multimodal Prompts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Data Compilation
★ 4.8 (9,6 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Documents de conception de logiciels, Ingénierie rapide, Sécurité des applications, Connaissance de l'IA, Intégrations AI, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Motifs de l'invitation, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Intégration continue, Flux de travail agentiques, Éthique des données, Génie logiciel, Architecture des logiciels, ChatGPT, Évaluation du modèle, Agents génératifs d'IA, Conception de logiciels, IA générative, Développement de logiciels, Candidature au LLM
★ 4.7 (12 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Récit de données, Motifs de l'invitation, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Éthique des données, ChatGPT, Analyse, Maîtrise des données, Visualisation interactive des données, Création de tableaux de bord, Évaluation du modèle, L'IA responsable, Architectures de modèles génératifs, Présentation des données, IA générative, Synthèse des données, Candidature au LLM
★ 4.7 (12 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Ingénierie rapide, Connaissance de l'IA, Extrait, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Motifs de l'invitation, Charge, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Éthique des données, Langages de requête, ChatGPT, Exploration de données, Apprentissage automatique, Pipelines de données, Conception de la base de données, Entreposage de données, Architecture des données, L'IA responsable, Transformer, Infrastructure de données, Architectures de modèles génératifs, IA générative, Candidature au LLM
★ 4.7 (12 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois
L'IA générative est un type d'intelligence artificielle capable de créer du nouveau contenu, tel que du texte, des images, du code, des résumés ou des idées, en s'appuyant sur des modèles appris à partir de données. Dans le cadre de la formation, elle aborde souvent des thèmes tels que les grands modèles linguistiques, les prompts, l'utilisation responsable, l'automatisation et les applications professionnelles. Les formations présentées sur cette page, telles que \<\< Generative AI : Introduction and Applications >> d'IBM, \<\< Introduction to Generative AI >> de Google Cloud et \<\< Generative AI for Everyone >> de DeepLearning.AI, peuvent vous aider à acquérir des bases pratiques.
L'IA générative est utilisée par des professionnels occupant des fonctions variées, notamment des développeurs de logiciels, des spécialistes des données, des chefs de produit, des responsables marketing, des dirigeants d'entreprise, des enseignants et des équipes opérationnelles. Les développeurs peuvent s'en servir pour faciliter leurs tâches de codage, tandis que les dirigeants peuvent s'en servir pour évaluer les cas d'utilisation en entreprise, les flux de travail visant à améliorer la productivité et une adoption responsable de cette technologie. Coursera propose des formations axées sur des profils professionnels spécifiques, telles que \<\< L'IA générative d'IBM pour les développeurs logiciels >>, \<\< L'IA générative d'IBM pour les cadres et dirigeants d'entreprise >> et \<\< L'IA générative de Google Cloud pour les responsables >>.
Parmi les compétences de base utiles pour se lancer dans l'IA générative, on peut citer les compétences numériques de base, une bonne maîtrise des outils en ligne et une compréhension générale des données, des logiciels ou des processus métier. Il n'est pas toujours nécessaire d'avoir des connaissances avancées en mathématiques ou en programmation pour commencer, en particulier avec les cours d'initiation destinés à un large public. Des cours tels que \<\< Generative AI for Everyone >> de DeepLearning.AI et \<\< Introduction to Generative AI >> de Google Cloud peuvent vous aider à assimiler les concepts fondamentaux avant d'aborder des sujets plus techniques ou spécifiques à un poste.
Parmi les compétences qui complètent l'IA générative, on peut citer la rédaction de prompts, la réflexion critique, la maîtrise des données, la programmation, le cloud computing, l'automatisation, la gestion de produit et les pratiques responsables en matière d'IA. Ces compétences peuvent vous aider à évaluer les résultats, à concevoir de meilleurs flux de travail et à utiliser les outils d'IA de manière réfléchie. Si vous souhaitez mettre l'IA générative en pratique, des formations telles que \<\< Generative AI Automation >> de Vanderbilt University, \<\< Generative AI Fundamentals >> d'IBM et \<\< Generative AI Leader >> de Google Cloud peuvent vous aider à atteindre différents objectifs d'apprentissage.
Un bon moyen de se lancer dans l'apprentissage de l'IA générative consiste à commencer par un cours d'introduction qui explique les concepts clés, les applications courantes et les principes d'une utilisation responsable. À partir de là, vous pouvez choisir un parcours en fonction de vos objectifs, tels que le développement logiciel, l'automatisation, la stratégie d'entreprise ou le leadership. Sur Coursera, parmi les cours adaptés aux débutants, on peut citer \<\< Generative AI for Everyone >> de DeepLearning.AI, \<\< Generative AI: Introduction and Applications >> d'IBM et \<\< Introduction to Generative AI >> de Google Cloud.
Oui. Vous pouvez commencer à vous former gratuitement à l'IA générative sur Coursera de deux façons :
Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, obtenir un certificat en IA générative ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un abonnement supérieur ou demander une aide financière.
Les meilleurs cours pour débutants en IA générative sont généralement ceux qui expliquent clairement les bases et ne supposent pas une expérience technique approfondie. Parmi les bons exemples présentés sur cette page, on peut citer \<\< Generative AI for Everyone >> de DeepLearning.AI, \<\< Introduction to Generative AI >> de Google Cloud, \<\< Generative AI: Introduction and Applications >> d'IBM et \<\< Generative AI Fundamentals >> d'IBM. Ces cours peuvent vous aider à comprendre ce que l'IA générative est capable de faire, dans quels domaines elle est utile et comment l'aborder de manière responsable avant de vous lancer dans une spécialisation.
Les formations sur l'IA générative abordent généralement les concepts fondamentaux, les applications courantes, les techniques de formulation de prompts, les considérations relatives à une IA responsable, les cas d'utilisation en matière de productivité, ainsi que la manière dont cette technologie s'intègre dans les flux de travail techniques ou métier. Des formations de spécialisation peuvent se concentrer sur le développement logiciel, l'automatisation, le leadership ou la mise en œuvre de l'IA au sein des organisations. Sur Coursera, l'offre comprend des introductions générales proposées par IBM, Google Cloud et DeepLearning.AI, ainsi que des options plus ciblées telles que le cours \<\< Generative AI for Software Developers >> d'IBM et \<\< Generative AI Automation >> de Vanderbilt University.