Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.9
11 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
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Niveau intermédiaire
Une compréhension de base des concepts de l'IA et de la programmation, en particulier en apprentissage automatique ou en science des données, est recommandée.
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Expérience recommandée
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Une compréhension de base des concepts de l'IA et de la programmation, en particulier en apprentissage automatique ou en science des données, est recommandée.
Comprendre la théorie et les applications de l'IA générative, y compris les transformateurs, les grands modèles de langage et le raisonnement symbolique pour la création de contenu.
Explorez comment l'IA s'intègre aux modèles génératifs pour améliorer l'explicabilité, le contrôle et les solutions d'IA responsables dans les applications du monde réel.
Apprenez à gérer des projets IA à l'échelle, en vous concentrant sur l'intégration de l'IA générative et symbolique pour répondre aux considérations éthiques.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Catégorie : L'IA responsable
L'IA responsable
Catégorie : Sécurité de l'IA
Sécurité de l'IA
Catégorie : Mise au point
Mise au point
Catégorie : Connaissance de l'IA
Connaissance de l'IA
Catégorie : Logique informatique
Logique informatique
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Architectures de modèles génératifs
Catégorie : Candidature au LLM
Candidature au LLM
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Modélisation des grandes langues
Catégorie : Éthique des données
Éthique des données
Catégorie : Intégrations AI
Intégrations AI
Outils que vous découvrirez
Catégorie : IA générative
IA générative
Catégorie : ChatGPT
ChatGPT
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
91%
of learners achieved a positive career outcome
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Le cours "IA générative" propose une exploration approfondie de l'IA générative, en se concentrant à la fois sur la théorie et les applications pratiques des transformateurs, des grands modèles génératifs et de l'IA symbolique. À l'issue du cours, les apprenants acquerront une compréhension globale du fonctionnement de ces technologies et de la manière dont elles peuvent être intégrées pour résoudre des problèmes complexes et générer de nouveaux contenus. Grâce à des études de cas du monde réel, les étudiants analyseront les forces et les faiblesses des systèmes d'IA générative, les préparant ainsi aux défis et aux opportunités auxquels ils seront confrontés dans des rôles de leadership en IA. Ce qui distingue ce cours est son accent sur l'intersection de l'IA symbolique et des processus génératifs, offrant un aperçu de la façon dont ces modèles peuvent être améliorés pour l'explicabilité et le contrôle. En examinant à la fois l'IA stochastique et symbolique, les apprenants comprendront comment ces approches se complètent pour créer des systèmes d'IA responsables, éthiques et durables. Que vous cherchiez à diriger des projets d'IA, à intégrer des outils d'IA de pointe ou à comprendre leurs implications plus larges, ce cours vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour naviguer dans le paysage évolutif de l'IA générative.
Ce cours explore la théorie et l'application de l'IA générative, en se concentrant sur les différences entre l'IA stochastique, les systèmes experts et l'IA symbolique. Vous apprendrez comment l'IA symbolique peut être générative et comment les approches stochastiques et symboliques peuvent être intégrées. L'accent est mis sur la création de solutions d'IA holistiques et responsables. Grâce à des exemples pratiques, vous acquerrez une compréhension approfondie des capacités de l'IA et des considérations éthiques.
Inclus
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1 lecture•Total 5 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
1 plugin•Total 4 minutes
Biographie de l'instructeur - Dr. Ian McCulloh•4 minutes
Transformateurs et grands modèles de langage (LLM)
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Ce module explore les fondements et les applications des Grands modèles de langage (LLM) et des transformateurs. Il couvre les fondements, les capacités et le réglage fin des LLM comme ChatGPT, ainsi que leur utilisation dans la génération d'images. Le module aborde également des défis tels que les hallucinations, les vulnérabilités et la compétence des modèles, offrant ainsi une compréhension complète des LLM et de leurs implications dans le monde réel.
Inclus
9 vidéos2 lectures3 devoirs
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9 vidéos•Total 106 minutes
Introduction aux transformateurs et aux grands modèles de langage (LLM)•9 minutes
Modèles de fondation•16 minutes
Grands modèles linguistiques•12 minutes
Pourquoi le Chat GPT semble-t-il intelligent ?•6 minutes
LLM spécialisés et mise au point•13 minutes
Génération d'images•13 minutes
Méthodes de génération d'images•5 minutes
Compétence et hallucination•17 minutes
Vulnérabilités du LLM•14 minutes
2 lectures•Total 120 minutes
Références de lecture•60 minutes
Références de lecture•60 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Transformateurs et grands modèles de langage (LLM)•60 minutes
Comprendre les transformateurs : Fondements et capacités des grands modèles de langage (LLM)•15 minutes
Explorer les applications : Génération d'images et défis dans les grands modèles de langage (LLM)•15 minutes
IA générative symbolique
Module 3•7 heures à terminer
Détails du module
Ce module explore l'intersection de l'IA symbolique et générative, en se concentrant sur la façon dont l'IA symbolique informe et améliore les processus génératifs. En s'appuyant sur les connaissances préalables de l'IA générative, il intègre le raisonnement symbolique avec des modèles stochastiques pour créer des solutions d'IA responsables. Les sujets clés comprennent l'IA symbolique, les méthodes formelles, le calcul relationnel et l'intégration des données, essentiels pour permettre aux systèmes de générer des idées dans divers environnements. Le module met l'accent sur la façon dont la combinaison du raisonnement basé sur des règles avec l'IA générative favorise des systèmes explicables et transparents qui s'alignent sur les normes éthiques et réglementaires.
Inclus
13 vidéos3 lectures3 devoirs
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13 vidéos•Total 148 minutes
IA générative symbolique•9 minutes
Applications commerciales•12 minutes
Limites•12 minutes
Méthodes formelles Partie 1•16 minutes
Méthodes formelles Partie 2•5 minutes
Calcul relationnel•12 minutes
Calcul relationnel ou algèbre•4 minutes
Comment fonctionne le calcul relationnel•7 minutes
Optimiseur de requêtes•12 minutes
Un algorithme de chasse•18 minutes
Optimiseur de requêtes Exemple illustratif•7 minutes
Intégration des données•23 minutes
Affectation GPT•11 minutes
3 lectures•Total 160 minutes
Références de lecture•60 minutes
Références de lecture•60 minutes
Lecture autoréflexive : Construire un GPT personnalisé pour répondre aux défis stratégiques de l'entreprise•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
IA générative symbolique•60 minutes
Exploration de l'IA générative symbolique et des méthodes formelles dans l'entreprise•15 minutes
Calcul relationnel, optimisation des requêtes et techniques d'intégration des données•15 minutes
La mission de l'université Johns Hopkins est d'éduquer ses étudiants et de cultiver leur capacité à apprendre tout au long de leur vie, d'encourager la recherche indépendante et originale et de faire profiter le monde des avantages de la découverte.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.’
Avis des étudiants
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A
AP
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Révisé le 23 mars 2025
The instructor made complex ideas easy to understand through very relevant and modern examples and business applications.
K
KD
5·
Révisé le 4 janv. 2025
This course helped me to understand power and good use of Generative AI.
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.
Que recevrai-je si j'achète le certificat ?
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer 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.