Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.8
17 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Une compréhension de base des concepts d'intelligence artificielle et une familiarité avec les concepts de programmation Python sont bénéfiques mais pas obligatoires.
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Il y a 4 modules dans ce cours
Fondations IA générative est un cours complet conçu pour fournir aux apprenants une base solide dans l'intelligence artificielle générative, couvrant les principes clés, les méthodologies de base, et les applications du monde réel à travers de multiples domaines tels que le texte, les images, l'audio, et le code. Idéal pour les débutants et les professionnels, ce cours explore comment les modèles IA génératifs tels que les GAN, les VAE et les transformateurs transforment les industries à travers la création de contenu, l'automatisation et l'innovation. À la fin de ce cours, vous aurez acquis les connaissances et les compétences pour : - Comprendre les concepts fondamentaux et les subtilités techniques de l'IA générative, y compris ses avantages et ses limites.
- Appliquer l'IA générative pour la génération de code, en améliorant votre efficacité de programmation et votre créativité en Python et dans d'autres langages. - Maîtriser l'art de l'ingénierie prompte pour optimiser les interactions avec les modèles d'IA comme ChatGPT, conduisant à des résultats améliorés dans la génération de code et au-delà. - Utiliser ChatGPT pour l'apprentissage et la maîtrise de Python, la science des données et les pratiques de développement de logiciels, élargissant ainsi votre ensemble de compétences techniques.
- Explorez les domaines révolutionnaires des Autoencodeurs et des Réseaux Adversaires Génératifs (GAN), en comprenant leur architecture, leur fonctionnement et leurs applications - Plongez dans le monde des modèles de langage et des modèles génératifs basés sur des transformateurs, en obtenant un aperçu de leurs mécanismes, de leurs applications et de leur impact sur l'avenir de l'IA. Ce cours est méticuleusement conçu pour répondre à un large public, y compris les développeurs de logiciels, les scientifiques de données, les enthousiastes de l'IA et les professionnels qui cherchent à tirer parti des technologies de l'IA générative pour des solutions innovantes.
Bien que la connaissance préalable des principes fondamentaux de l'IA générative ou du codage Python soit utile, mais ce n'est pas une condition préalable pour compléter le cours. Que vous cherchiez à améliorer vos compétences existantes ou à vous lancer dans un nouveau parcours professionnel dans le domaine de l'IA, ce cours vous fournira les connaissances, les compétences pratiques et la confiance nécessaires pour réussir. Rejoignez-nous pour ce voyage passionnant dans le monde de l'IA générative !
Ce module est conçu pour doter les apprenants d'une solide compréhension des principes, modèles et applications de l'IA générative, préparant le terrain pour une exploration plus avancée. Grâce à des leçons engageantes qui comprennent des vidéos sur la vue d'ensemble de l'IA générative, ses principes, la compréhension de ses modèles, et les avantages et inconvénients, ainsi que des applications pratiques telles que la génération de code et l'ingénierie de requête, les participants acquerront des connaissances précieuses. Ce module met également l'accent sur les considérations éthiques et comprend des exercices pratiques et des discussions pour encourager l'apprentissage actif et l'application des concepts. Que vous soyez novice en matière d'IA ou que vous cherchiez à améliorer votre compréhension des capacités de l'IA générative, ce module fournit la base de connaissances essentielle pour commencer votre voyage.
Inclus
16 vidéos6 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
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16 vidéos•Total 85 minutes
Introduction au cours•4 minutes
Aperçu de l'IA générative•8 minutes
Principes de l'IA générative•2 minutes
IA générative vs modèle génératif IA•6 minutes
Comprendre les modèles IA génératifs•7 minutes
Modèles de transformateur, d'énergie et de production conditionnelle•3 minutes
L'IA générative pour la génération de code•4 minutes
Avantages de l'IA générative pour la génération de code•5 minutes
Introduction à ChatGPT•4 minutes
Processus de connexion•5 minutes
Génération de code avec ChatGPT•6 minutes
Tirer parti du ChatGPT pour apprendre la Science des données avec Python•7 minutes
Visualisation avec Gen IA•7 minutes
Analyse exploratoire des données•5 minutes
Démonstration de l'Analyse exploratoire des données (AED)•6 minutes
Analyse exploratoire des données (AED)•8 minutes
6 lectures•Total 50 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
Considérations éthiques sur l'IA générative : un guide pour une innovation responsable•10 minutes
Comment utiliser les forums de discussion•5 minutes
Création d'un compte ChatGPT•10 minutes
Comment les professionnels du Python peuvent-ils utiliser ChatGPT ?•10 minutes
IA générative : fondements, applications et exploration éthique•10 minutes
4 devoirs•Total 38 minutes
Contrôle des connaissances : L'IA générative : un point de départ•6 minutes
Contrôle des connaissances : Invitation Fondamentaux de l'ingénierie•6 minutes
Contrôle des connaissances : Exploitation du ChatGPT par les développeurs de logiciels•6 minutes
Contrôle des connaissances : IA générative - Pour commencer•20 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Équilibrer l'innovation et la responsabilité éthique dans les applications de l'IA générative•10 minutes
Optimiser la conception des invites•10 minutes
Flux de travail pour le développement de Python•10 minutes
Autoencodeurs et GAN
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Ce module est conçu pour fournir une compréhension approfondie du fonctionnement de ces modèles, de leurs nuances architecturales et de leur large éventail d'applications dans l'industrie technologique. En commençant par les bases des Autoencodeurs, les apprenants exploreront le fonctionnement et les variations de ces réseaux, y compris les Autoencodeurs variationnels (VAE), et comprendront leur importance dans la compression des données et les tâches génératives. Le voyage se poursuit avec une exploration des réseaux antagonistes génératifs (GAN), de leur architecture fondamentale aux nuances de la formation et à l'exploration de leurs diverses variantes. Grâce à des travaux pratiques, des vidéos attrayantes et des lectures ciblées, les participants acquerront une expérience pratique de ces modèles, ce qui leur permettra d'approfondir leur compréhension de leurs capacités et de leurs limites.
Inclus
10 vidéos3 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
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10 vidéos•Total 57 minutes
Fonctionnement des autoencodeurs•10 minutes
Autoencodeurs variationnels•6 minutes
Introduction au Réseau antagoniste génératif (GAN)•6 minutes
Fonctionnement du Réseau antagoniste génératif (GAN)•4 minutes
Architecture de base du Réseau antagoniste génératif (GAN)•6 minutes
Variantes de réseaux antagonistes génératifs (GAN)•6 minutes
BigGAN•2 minutes
Réseau antagoniste génératif (GAN)•7 minutes
Réseau antagoniste génératif (GAN)•4 minutes
Compression des données avec les autoencodeurs•7 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Autoencodeurs variationnels : Applications et perspectives•10 minutes
Symphonie technique des autoencodeurs variationnels dans la compression des données•10 minutes
Résumé et consolidation des autoencodeurs et des réseaux antagonistes génératifs (GAN)•10 minutes
4 devoirs•Total 38 minutes
Contrôle des connaissances : Autoencodeurs de base•6 minutes
Contrôle des connaissances : Réseau antagoniste génératif (GAN)•6 minutes
Contrôle des connaissances : Réseau antagoniste génératif (GAN)•6 minutes
Contrôle des connaissances : Autoencodeurs et réseaux antagonistes génératifs (GAN)•20 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Transformer les industries avec les auto-codeurs et les VAE : Avantages et défis•10 minutes
Dynamique antagoniste générative (GAN)•10 minutes
Surmonter les défis du Réseau antagoniste génératif (GAN) pour plus de créativité et de réalisme•10 minutes
Modèles de langage et modèles génératifs à base de transformateurs
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module propose une exploration approfondie des modèles de langage et des modèles génératifs à base de transformateurs, éléments fondamentaux du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle. Commençant par une vue d'ensemble des modèles de langage, il progresse pour couvrir l'architecture révolutionnaire du transformateur, détaillant son mécanisme d'attention et divers modèles avancés. Le module se concentre ensuite sur des modèles révolutionnaires tels que GPT et BERT, en examinant leur développement, leurs capacités et le large éventail d'applications qu'ils permettent dans le domaine de l'IA. Le module se termine par des évaluations complètes, y compris des exercices pratiques et des devoirs notés sur des sujets de pointe tels que les VAE et les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Il offre une compréhension holistique de la façon dont ces technologies stimulent l'innovation dans la recherche et les applications de l'IA.
Inclus
9 vidéos4 lectures3 devoirs
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9 vidéos•Total 47 minutes
Explorer les modèles de langage•6 minutes
Types de modèles de langage•6 minutes
Modèles de transfert•5 minutes
Applications des modèles de langage•7 minutes
Synthèse et recherche•2 minutes
Introduction au GPT•5 minutes
Comprendre GPT•5 minutes
BERT•6 minutes
Inférence dans l'ORET•4 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
L'architecture du transformateur : Mécanisme d'attention•10 minutes
Modèles de transformateurs avancés•10 minutes
Applications des modèles de transformateurs•10 minutes
Résumé du module : Exploration des modèles de langage et des modèles génératifs basés sur des transformateurs•10 minutes
3 devoirs•Total 32 minutes
Contrôle des connaissances : Modèle de langage•6 minutes
Contrôle des connaissances : GPT et BERT•6 minutes
Contrôle des connaissances : Modèles de langage et modèles génératifs basés sur des transformateurs•20 minutes
Synthèse du cours et évaluation
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
Ce module final est conçu pour consolider les connaissances et les compétences que les apprenants ont acquises tout au long du cours. Il commence par un projet pratique, encourageant les apprenants à appliquer leur compréhension de manière concrète, comblant ainsi le fossé entre les connaissances théoriques et l'application pratique. Ensuite, le module propose un devoir noté sur les principes fondamentaux de l'IA, visant à évaluer rigoureusement la compréhension par les apprenants des concepts clés, des techniques et des applications explorés dans le cours.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 1 minute
Résumé du cours•1 minute
2 lectures•Total 20 minutes
Documentation Streamlit•10 minutes
Projet de pratique•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Contrôle des connaissances à la fin du cours•30 minutes
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
Edureka est une plateforme d'éducation en ligne dont l'objectif est de fournir un apprentissage de haute qualité aux professionnels en activité. Nous avons le taux d'achèvement des cours le plus élevé du secteur et nous nous efforçons de créer un écosystème en ligne permettant à nos apprenants du monde entier de se doter de compétences pertinentes pour l'industrie dans les technologies de pointe d'aujourd'hui.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
En quoi consiste le cours sur les fondements de l'IA générative ?
Le cours Generative IA Foundations est conçu pour présenter aux apprenants les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle générative. Le cours couvre un large éventail de sujets, y compris les principes de l'IA générative, la génération de code avec ChatGPT, l'ingénierie de requête, l'utilisation de ChatGPT pour l'apprentissage de Python et le développement de logiciels, les autoencodeurs, les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les modèles de langage et les modèles génératifs basés sur des transformateurs. Grâce à des vidéos, des lectures et des travaux pratiques, les apprenants acquerront une compréhension complète des technologies de l'IA générative et de leurs applications.
Qui devrait s'inscrire à ce cours ?
Ce cours est idéal pour toute personne intéressée à comprendre et à travailler avec des technologies d'IA générative, y compris les développeurs de logiciels, les scientifiques de données, les chercheurs et les étudiants en informatique ou dans des domaines connexes. Une connaissance préalable de Python et des concepts de base de l'apprentissage automatique sera utile mais pas obligatoire.
Comment le contenu du cours est-il dispensé ?
Le contenu du cours est présenté sous la forme d'une combinaison de vidéos pédagogiques, de documents à lire et de travaux pratiques. Chaque leçon comprend des vidéos qui couvrent des sujets clés, des lectures pour approfondir votre compréhension et des devoirs pratiques pour appliquer ce que vous avez appris. Des messages de discussion sont également proposés pour encourager l'interaction entre les étudiants. Le contenu du cours est présenté sous la forme d'une combinaison de vidéos pédagogiques, de documents à lire et de travaux pratiques. Chaque leçon comprend des vidéos qui couvrent des sujets clés, des lectures pour approfondir votre compréhension et des devoirs pratiques pour appliquer ce que vous avez appris. Des messages de discussion sont également proposés pour encourager l'interaction entre les étudiants.
Y a-t-il des devoirs ou des évaluations notés ?
Oui, le cours comprend à la fois des travaux pratiques et des travaux notés. Les exercices pratiques sont conçus pour renforcer l'apprentissage et permettre aux étudiants d'appliquer les concepts dans des scénarios pratiques. Les devoirs notés sont utilisés pour évaluer la compréhension du contenu du cours et vous devez les réaliser pour obtenir un certificat d'achèvement.
Comment puis-je appliquer les connaissances acquises dans le cadre de ce cours ?
Les connaissances acquises dans le cadre de ce cours peuvent être appliquées dans divers domaines tels que le développement de logiciels, la science des données, la génération de contenu, la génération d'images et de vidéos, l'amélioration de la créativité dans la conception et la résolution de problèmes informatiques complexes avec des modèles génératifs. En outre, les compétences acquises peuvent être utilisées dans la recherche universitaire et les projets industriels axés sur l'IA et l'apprentissage automatique.
Recevrai-je un certificat à l'issue de la formation ?
Oui, après avoir satisfait aux exigences du cours et réussi les travaux notés, vous recevrez un certificat d'achèvement, démontrant vos connaissances et vos compétences dans les fondations de l'IA générative.
Combien de temps faut-il pour terminer le cours ?
La durée de la formation varie en fonction du rythme d'apprentissage de chacun et du temps consacré à l'étude et à la réalisation des travaux. Cependant, le cours est conçu pour être complet tout en étant flexible afin de s'adapter aux différentes vitesses d'apprentissage.
Quels types de modèles génératifs (par exemple, GAN, VAE, transformateurs) vais-je construire ou expérimenter ?
Vous découvrirez des modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les serveurs d'authentification génératifs (VAE) et les transformateurs. Des exercices guidés vous permettront d'explorer la manière dont ils génèrent du texte, des images et d'autres données.
Quel niveau de connaissances en mathématiques ou en probabilités est requis pour ce cours ?
Seule une compréhension de base de l'algèbre linéaire et des probabilités est attendue, ce qui rend le cours accessible à des apprenants d'horizons divers.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.