Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3
12 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Familiarité de base avec la syntaxe Python, les structures de données et les concepts d'algèbre linéaire tels que les vecteurs, les matrices, les produits points et les valeurs propres.
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Il y a 5 modules dans ce cours
Bienvenue dans le monde de l'IA générative et des Grands modèles de langage (LLM), où la technologie reflète la créativité et l'intelligence humaines. Ce cours est conçu pour vous fournir une compréhension complète des modèles génératifs, y compris leur évolution, leurs applications et les architectures sous-jacentes qui les rendent possibles.
Tout au long des modules, vous explorerez diverses techniques génératives telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les autoencodeurs variationnels (VAE), les modèles de diffusion et l'IA multimodale. Vous acquerrez également une expérience pratique avec des outils tels que OpenAI's GPT, Hugging Face, Streamlit et MLflow, ce qui vous permettra de déployer et d'affiner les modèles pour les applications du monde réel.
Faites vos premiers pas dans le monde passionnant de l'IA générative, où vous ferez la distinction entre différents types de modèles, notamment les GAN, les VAE, les transformateurs et les modèles de diffusion. Vous explorerez l'évolution des technologies génératives et examinerez leurs applications dans le monde réel tout en considérant les implications éthiques importantes qui accompagnent ces outils puissants.
Inclus
9 vidéos7 lectures5 devoirs2 laboratoires non notés
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9 vidéos•Total 21 minutes
Bienvenue à l'IA générative•2 minutes
Formation d'un modèle discriminant : Régression logistique sur des blobs 2D•2 minutes
Ajustement et visualisation d'un modèle génératif•2 minutes
Des GAN aux modèles autorégressifs : Les bases génératives en pratique•3 minutes
Modèles de diffusion en action : Du bruit aux résultats réalistes•2 minutes
Que peuvent faire les LLM aujourd'hui ? Cas d'utilisation réels chez les fournisseurs•2 minutes
Que peuvent faire les modèles vision-langage ? Image + texte en action•3 minutes
Découvrir les biais dans les résultats de l'apprentissage tout au long de la vie•2 minutes
Hallucinations et désinformation en action•2 minutes
7 lectures•Total 63 minutes
Fondements de l'IA générative•8 minutes
Types et cas d'utilisation de l'IA générative•8 minutes
Fondements de la modélisation générative : Des GAN aux VAE•10 minutes
De l'autorégression à la diffusion : Comment les modèles génératifs modernes ont pris le dessus•10 minutes
Comprendre les grands modèles de langage (LLM) : Capacités, fournisseurs et tendances•10 minutes
Comprendre les modèles de langage de vision (VLM) : Capacités, cas d'utilisation et tendances•10 minutes
IA responsable : risques et stratégies d'atténuation•7 minutes
5 devoirs•Total 90 minutes
Contrôle des connaissances - Qu'est-ce que l'IA générative ?•15 minutes
Contrôle de connaissances - Evolution du modèle génératif•15 minutes
Contrôle des connaissances - LLM et VLM•15 minutes
Contrôle des connaissances - Déploiement éthique de l'IA•15 minutes
Fondements de l'IA générative•30 minutes
2 laboratoires non notés•Total 105 minutes
Échantillon d'un modèle génératif simple•45 minutes
Échantillon d'une VAE et d'un modèle autorégressif•60 minutes
Grands modèles de langage (LLM) et architecture des transformateurs
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Explorez l'architecture révolutionnaire des transformateurs qui alimentent les modèles linguistiques les plus avancés d'aujourd'hui. Vous acquerrez une expérience pratique des mécanismes d'auto-attention, apprendrez comment les transformateurs traitent et génèrent du texte, et expérimenterez le réglage fin à l'aide des transformateurs Hugging Face. Ce module fait le lien entre la théorie et la mise en œuvre pratique, en vous dotant des compétences nécessaires pour travailler directement avec la technologie LLM de pointe.
Inclus
7 vidéos6 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
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7 vidéos•Total 16 minutes
Les Transformers ont rendu les LLM possibles : Voici pourquoi c'est important•2 minutes
Le problème des RNN et comment les Transformers le résolvent•4 minutes
L'auto-attention, l'attention à plusieurs têtes et les réseaux en amont•3 minutes
Réglage de la sortie LLM avec la température, Top-k et Top-p•2 minutes
Accès aux LLM par le biais d'API et d'UI•1 minute
Ingénierie de requête : Petites modifications, grands résultats•2 minutes
Mise au point d'un transformateur à face embrassante•2 minutes
6 lectures•Total 43 minutes
Des RNN aux transformateurs : Une nouvelle façon de traiter les séquences•8 minutes
Anatomie des transformateurs et de leurs architectures•4 minutes
L'essentiel de l'ingénierie de la requête : Comment rédiger de meilleures propositions•10 minutes
Appeler des LLM via l'API : comment commencer en toute sécurité et de manière efficace•8 minutes
Stratégies de mise au point du LLM : De la supervision à l'alignement•7 minutes
Comprendre le PEFT et le réglage fin de l'apprentissage par renforcement•6 minutes
4 devoirs•Total 75 minutes
Contrôle des connaissances - Fondations des transformateurs•15 minutes
Contrôle de connaissances - Ingénierie de requête et API•15 minutes
Contrôle des connaissances - Mise au point du LLM•15 minutes
Travailler avec des transformateurs et affiner les réglages•30 minutes
3 laboratoires non notés•Total 160 minutes
Expérience avec les paramètres d'échantillonnage LLM•40 minutes
Invitation et comparaison entre LLM•60 minutes
Effectuer une mise au point légère avec LoRA•60 minutes
Applications pratiques de l'apprentissage tout au long de la vie
Module 3•6 heures à terminer
Détails du module
Faites passer vos connaissances LLM au niveau supérieur avec des applications pratiques qui alimentent les systèmes d'IA modernes. Vous mettrez en œuvre la Génération augmentée de récupération pour améliorer les réponses avec des connaissances externes, vous utiliserez des techniques de sortie structurées pour un formatage cohérent et déployerez des modèles par le biais d'API. Ce module aborde à la fois la théorie et la pratique derrière les applications LLM modernes, vous montrant comment construire des applications du monde réel avec les modèles de langage les plus avancés d'aujourd'hui.
Inclus
5 vidéos4 lectures5 devoirs3 laboratoires non notés
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5 vidéos•Total 8 minutes
Récupération de connaissances : Embeddings et recherche vectorielle avec FAISS•1 minute
Génération ancrée : Ajouter la récupération à un pipeline LLM•1 minute
Inviter les LLM à produire des sorties structurées et à simuler des fonctions•2 minutes
Déploiement d'un LLM à l'aide de MLflow et Streamlit Cloud•1 minute
Simuler un agent IA en utilisant l'appel de fonction OpenAI ou la simulation d'outil•1 minute
4 lectures•Total 37 minutes
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi est-il important ?•10 minutes
Concevoir pour la structure : Formats de sortie et utilisation des outils•10 minutes
Déploiement du LLM : Options, défis et meilleures pratiques•10 minutes
Agents IA 101 : Concepts clés et applications•7 minutes
5 devoirs•Total 90 minutes
Contrôle des connaissances - Génération augmentée de récupération•15 minutes
Contrôle des connaissances - Sortie structurée et appels de fonction•15 minutes
Contrôle de connaissances - Déploiement du LLM•15 minutes
Contrôle de connaissances - Agents IA•15 minutes
Applications pratiques de l'apprentissage tout au long de la vie•30 minutes
3 laboratoires non notés•Total 165 minutes
Mise en œuvre d'un pipeline RAG simple avec FAISS et Hugging Face•60 minutes
Inviter les LLM à produire des résultats structurés + utilisation de fonctions simulées•45 minutes
Déployer un modèle génératif de texte avec Streamlit + MLflow•60 minutes
Modèles de diffusion
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Découvrez la technologie qui se cache derrière les systèmes de génération d'images les plus impressionnants d'aujourd'hui. Vous apprendrez comment les modèles de diffusion transforment progressivement le bruit aléatoire en visuels époustouflants grâce à un processus de débruitage itératif. Grâce à des exercices de codage pratiques, vous mettrez en œuvre votre propre modèle de diffusion à l'aide de PyTorch, explorerez la diffusion stable pour la génération de texte à image, et comparerez la diffusion avec des approches antérieures comme les Réseau antagoniste (GAN) et les VAE pour comprendre pourquoi la diffusion est devenue le paradigme dominant dans la génération visuelle.
Inclus
4 vidéos4 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
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4 vidéos•Total 10 minutes
Pourquoi la diffusion est-elle devenue l'approche privilégiée pour la génération d'images de haute qualité ?•3 minutes
Génération texte-image avec diffusion stable•1 minute
Exploration de l'espace latent dans les modèles de diffusion•1 minute
Réseau antagoniste génératif (GAN) vs VAE vs Diffusion : Que disent les résultats ?•5 minutes
4 lectures•Total 27 minutes
Votre premier petit modèle de diffusion : Simuler la diffusion dans l'espace des pixels•6 minutes
Le processus de diffusion expliqué•7 minutes
La diffusion stable à l'intérieur : Architecture et contrôle rapide•7 minutes
Choisir le bon modèle génératif : Un guide comparatif•7 minutes
4 devoirs•Total 75 minutes
Contrôle des connaissances - Les bases de la diffusion•15 minutes
Contrôle des connaissances - Formation à la diffusion stable•15 minutes
Contrôle des connaissances - Comparaison des modèles•15 minutes
Comparaison des modèles génératifs et de diffusion•30 minutes
3 laboratoires non notés•Total 165 minutes
Simuler la diffusion vers l'avant sur des images à l'aide de PyTorch•45 minutes
Générer des images personnalisées avec la diffusion stable•60 minutes
Comparer les résultats des réseaux antagonistes génératifs (GAN), de la VAE et des modèles de diffusion•60 minutes
IA générative multimodale
Module 5•7 heures à terminer
Détails du module
Découvrez comment les modèles d'IA de pointe peuvent intégrer du texte, des images et de l'audio pour créer des expériences véritablement multimodales. Vous étudierez les modèles vision-langage comme CLIP et BLIP qui comprennent les relations entre le texte et les images, mettrez en œuvre l'IA basée sur l'audio avec Whisper pour la reconnaissance de la parole, et acquerrez une expérience pratique en construisant des systèmes qui peuvent traiter plusieurs types de données simultanément. Ce module vous prépare à l'avenir de plus en plus multimodal de l'IA générative où les modèles combinent de manière transparente différents types d'informations.
Inclus
6 vidéos4 lectures4 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
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6 vidéos•Total 9 minutes
Du texte au tout : la révolution multimodale•2 minutes
Comment les modèles multimodaux combinent-ils le texte, l'image et l'audio ?•1 minute
Générer des sous-titres avec BLIP•1 minute
Classification d'images sans prise de vue avec Clips•1 minute
Transcription de la parole en texte avec Whisper•1 minute
Générer de la parole à partir d'un texte avec TTS•1 minute
4 lectures•Total 40 minutes
L'IA générative multimodale : une fondation•10 minutes
Comprendre les VLM : CLIP, BLIP, Gemini•7 minutes
Comprendre le chuchotement et l'IA générative basée sur l'audio•7 minutes
Concevoir son propre assistant IA générative : From Learner to Builder (De l'apprenant au constructeur)•16 minutes
4 devoirs•Total 75 minutes
Contrôle des connaissances - Fondements multimodaux•15 minutes
Contrôle des connaissances - CLIP, BLIP et Gemini•15 minutes
Contrôle des connaissances - Modèles audio•15 minutes
IA générative multimodale•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 120 minutes
Projet de fin d'études - Construisez votre propre assistant IA générative avec RAG, LLMs, et entrée multimodale•120 minutes
3 laboratoires non notés•Total 150 minutes
Explorer les emboîtements intermodaux avec CLIP•45 minutes
Légende et classification d'images avec les VLM•45 minutes
Transcrire et générer de l'audio avec Whisper + TTS•60 minutes
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Larry W.
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