Prêt à explorer le monde passionnant de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM) ? Ce cours IBM, qui fait partie du certificat professionnel Generative IA Engineering Essentials with LLMs, vous permet d'acquérir des compétences pratiques pour exploiter l'IA afin de transformer les industries.

IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données

IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.


Instructeurs : Joseph Santarcangelo
53 681 déjà inscrits
Inclus avec
429 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Faire la différence entre les architectures et les modèles IA génératifs, tels que les RNN, les transformateurs, les VAE, les GAN et les modèles de diffusion
Décrire comment les serveurs d'authentification, tels que GPT, BERT, BART et T5, sont appliqués dans les tâches de traitement du langage naturel
Mettre en œuvre la tokenisation pour prétraiter le texte brut à l'aide de bibliothèques NLP comme NLTK, spaCy, BertTokenizer et XLNetTokenizer
Créer un chargeur de données NLP dans PyTorch qui gère la tokenisation, la numérisation et le padding pour les ensembles de données textuelles
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Architectures de modèles génératifs
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
- Catégorie : Visage étreint
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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours
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Avis des étudiants
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- 1 star
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Révisé le 22 juil. 2025
his course is sufficient to introduce the different architectures of LLMs and enable you to prepare data for training models.
Révisé le 11 nov. 2025
Labs could have been made a little more lucid and comprehensive with comments for unusual syntaxes and appropriate visuals for the subject matter. Great course, regardless.
Révisé le 28 mai 2025
The course was great. Very clear and insightful, and made with passion
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