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  • Large Language Models

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)


  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    D

    DeepLearning.AI

    IA générative avec de grands modèles de langage (LLM)

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, IA responsable, Évolutivité, Programmation en Python, Candidature au LLM, Apprentissage par renforcement, IA générative, Déploiement du modèle, Traitement du langage naturel (NLP), Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage automatique appliqué, Architectures de modèles génératifs, Évaluation de modèles, Ingénierie de requête

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    3,6 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Introduction aux grands modèles linguistiques

    Compétences que vous acquerrez: Candidature au LLM, IA générative, Grand modèle de langage (LLM), Google Gemini, Ingénierie de requête

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    V

    Vanderbilt University

    Ingénierie de requête pour ChatGPT

    Compétences que vous acquerrez: Créativité, Gestion du contexte, Intelligence artificielle, Candidature au LLM, Vérification et validation, IA générative, ChatGPT, Mise en œuvre de l'IA, Grand modèle de langage (LLM), Résolution de problèmes, Ingénierie de requête, Productivité, Motifs de l'invitation, OpenAI

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    7,6 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Vector Databases, LLM Application, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Text Mining, Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Performance Tuning

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    Duke University

    Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Gestion des flux de travail, Candidature au LLM, Lacs de données, Bases de données, Flux d'air Apache, ChatGPT, Visage étreint, IA générative, Architectures de modèles génératifs, Grand modèle de langage (LLM), Bases de données vectorielles, Déploiement du modèle, Amazon Bedrock, Analyse des performances, MLOps (Apprentissage automatique), Extrait, Ingénierie de requête, Invitations multimodales, OpenAI

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Affiner les grands modèles linguistiques

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Prétraitement de données, Apprentissage par transfert, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    601 avis

    Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

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  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    L'IA générative et les grands modèles de langage

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Autoencodeurs, Candidature au LLM, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), IA générative, Visage étreint, IA responsable, Architectures de modèles génératifs, Emboîtements, Transformateur de vision (ViT), Invitations multimodales, Grand modèle de langage (LLM), Sécurité IA, Déploiement du modèle, Analyse d'images, Ingénierie de requête, OpenAI

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

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  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

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

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    H

    H2O.ai

    Large Language Models

    Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Model Evaluation, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, LLM Application, Data Preprocessing, Prompt Engineering, Generative Model Architectures, Training Programs, Data Validation, Data Cleansing, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Transfer Learning, Verification And Validation, Data Quality, AI Workflows

    3,5
    évaluation, 3,5 sur 5 étoiles
    ·
    13 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Génération augmentée de récupération, PySpark, Vision par ordinateur, Science des données, Programmation en Python, Candidature au LLM, Apprentissage non supervisé, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apache Spark, IA générative, Apprentissage par transfert, Bases de données vectorielles, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage supervisé, Grand modèle de langage (LLM), Transformateur de vision (ViT), Ingénierie de requête, Évaluation de modèles

    Préparer un diplôme

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

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Traitement du langage naturel (NLP)

    Compétences que vous acquerrez: Prétraitement de données, Apprentissage automatique, Algorithmes, Tensorflow, Réduction de dimensionnalité, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Modèle de Markov, Réseaux neuronaux artificiels, Exploration de texte, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage par transfert, Deep learning, Apprentissage statistique des machines, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Emboîtements, Traitement du langage naturel (NLP)

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    6,2 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain Chat avec vos données

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, LangChain, Traitement des données, Candidature au LLM, Gestion des documents, ChatGPT, Importation/exportation de données, Grand modèle de langage (LLM), Emboîtements, Bases de données vectorielles, Ingénierie de requête

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    660 avis

    Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

1234…554

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

  • IA générative avec de grands modèles de langage (LLM): DeepLearning.AI
  • Introduction aux grands modèles linguistiques: Google Cloud
  • Ingénierie de requête pour ChatGPT: Vanderbilt University
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
  • Opérations de grands modèles de langage (LLMOps): Duke University
  • Affiner les grands modèles linguistiques: DeepLearning.AI
  • L'IA générative et les grands modèles de langage: Coursera
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Large Language Models: H2O.ai
  • IBM AI Engineering: IBM

Questions fréquentes sur Large Language Models

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre et générer des textes semblables à ceux des humains. Ils utilisent de grandes quantités de données et des algorithmes sophistiqués pour apprendre des modèles dans le langage, ce qui leur permet d'effectuer une variété de tâches, telles que la traduction, le résumé et la création de contenu. L'importance des LLM réside dans leur capacité à améliorer la communication, à automatiser les processus et à fournir des informations dans de nombreux domaines, notamment l'éducation, les soins de santé et les affaires. Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur des décisions fondées sur les données, il devient essentiel de comprendre les LLM pour tirer parti de leurs capacités de manière efficace.‎

Les carrières dans le domaine des grands modèles de langage sont diverses et se développent rapidement. Vous pourriez envisager des rôles tels que chercheur en IA, ingénieur en apprentissage automatique, scientifique des données ou spécialiste du traitement du langage naturel (NLP). Ces postes impliquent souvent le développement et la mise en œuvre de LLM pour diverses applications, notamment les chatbots, les systèmes de recommandation et les outils de génération de contenu. En outre, des rôles dans la gestion des produits et l'éthique de l'IA émergent à mesure que les organisations cherchent à intégrer de manière responsable les LLM dans leurs opérations. Avec les bonnes compétences et connaissances, vous pouvez vous positionner pour une carrière enrichissante dans ce domaine dynamique.‎

Pour travailler efficacement avec de grands modèles de langage, vous devez vous concentrer sur l'acquisition d'un mélange de compétences techniques et analytiques. Les domaines clés comprennent les langages de programmation tels que Python, la familiarité avec les cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch, et une solide compréhension des concepts de traitement du langage naturel. En outre, la connaissance du traitement des données, de l'évaluation des modèles et des considérations éthiques dans l'IA est cruciale. Les cours qui couvrent ces sujets peuvent vous aider à construire une base solide et vous préparer à des applications pratiques dans le domaine.‎

Il existe plusieurs excellents cours en ligne pour se familiariser avec les grands modèles de langage (LLM). Parmi les options notables, citons la spécialisation Grands modèles de langage, qui offre une vue d'ensemble des LLM, et le cours IA générative et grands modèles de langage, qui se concentre sur les applications pratiques. Pour ceux qui sont intéressés par un parcours d'apprentissage structuré, la spécialisation Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs) est également un excellent choix.‎

Oui. Vous pouvez commencer à apprendre les grands modèles de langage sur Coursera gratuitement de deux façons :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours sur les grands modèles de langage. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat dans les grands modèles de langage, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.‎

Pour vous familiariser avec les grands modèles de langage, commencez par identifier votre niveau de compétence actuel et vos centres d'intérêt. Vous pouvez commencer par des cours d'introduction, tels que l'introduction aux Grands modèles de langage(LLM), qui fournissent une base solide. Au fur et à mesure de votre progression, envisagez des cours plus spécialisés qui se concentrent sur des applications ou des technologies spécifiques. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous apprenez et participez à des communautés en ligne pour entrer en contact avec d'autres personnes dans le domaine. Cette approche vous aidera à renforcer votre compréhension et votre confiance en vous.‎

Les cours sur les grands modèles de langage couvrent généralement un éventail de sujets, notamment les principes fondamentaux du traitement du langage naturel, l'architecture des LLM, les techniques de formation et les méthodes d'évaluation. Vous pouvez également explorer des applications pratiques, telles que la construction de chatbots, la génération de contenu et les considérations éthiques dans l'IA. Les cours avancés peuvent explorer des cadres et des outils spécifiques utilisés dans l'industrie, ce qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre les LLM de manière efficace.‎

Pour la formation et le perfectionnement des employés ou de la main-d'œuvre en matière de grands modèles de langage, envisagez des cours comme le cours Building Production-Ready Apps with Large Language Models, qui met l'accent sur la mise en œuvre pratique. En outre, le cours H2O IA Large Language Models (LLM) - Level 1 (Grands modèles de langage (LLM) - Niveau 1) fournit des connaissances de base qui peuvent être bénéfiques pour les équipes qui cherchent à intégrer les LLM dans leurs projets. Ces cours peuvent aider les organisations à améliorer leurs capacités et à rester compétitives dans le paysage évolutif de l'IA.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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