Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5
233 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Une certaine expérience de la programmation est utile mais pas nécessaire. Une compréhension de base de linux et des environnements cloud est recommandée.
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Niveau débutant
Une certaine expérience de la programmation est utile mais pas nécessaire. Une compréhension de base de linux et des environnements cloud est recommandée.
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours d'introduction est conçu pour les débutants n'ayant aucune connaissance préalable de l'IA générative. Vous commencerez par acquérir une compréhension de haut niveau de ce qu'est l'IA générative et de son fonctionnement. Grâce à des leçons interactives et des exemples pratiques, vous apprendrez des compétences fondamentales telles que la fourniture de requêtes efficaces et l'amélioration itérative des résultats générés. Au fur et à mesure que le cours progresse, vous plongerez plus profondément dans les principaux modèles d'IA générative spécifiques, y compris leurs capacités uniques et leurs limites. Enfin, vous acquerrez une expérience pratique en utilisant des systèmes de pointe tels que GitHub Copilot, DALL-E et OpenAI pour générer du code, des images et du texte. À la fin, vous aurez développé des connaissances de base pour commencer à expérimenter avec l'IA générative de manière responsable et efficace pour une variété d'applications. Ce cours vise à fournir une introduction conviviale pour préparer les débutants complets à une exploration plus approfondie de cette technologie en évolution rapide.
Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est l'IA générative et comment elle a évolué depuis les premières IA jusqu'aux grands modèles de langage utilisés aujourd'hui. Vous comprendrez comment ces modèles fonctionnent dans les applications en découvrant les architectures de modèles et le processus d'apprentissage. Le module donne un aperçu des principaux modèles de base tels que ChatGPT et Hugging Face, en mettant en évidence leurs capacités et leurs limites. Vous explorerez le paysage de l'IA générative, en comparant les options telles que les modèles Open Source, les modèles locaux et les API dans le cloud. À la fin du module, vous disposerez d'une solide base de connaissances sur les fondements de cette technologie et sur les options permettant d'accéder à différents systèmes d'IA et d'en tirer parti.
Inclus
21 vidéos11 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
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Comment les grands modèles de langage fonctionnent-ils dans les applications ?•5 minutes
Comment sont créés les Grands modèles de langage (LLM) ?•8 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Qu'est-ce qu'un master en droit et comment fonctionne-t-il ?•5 minutes
Avantages et risques liés à l'utilisation des MLD•6 minutes
Atténuer les risques des MLD•6 minutes
Qu'est-ce qu'un modèle de fondation ?•5 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
OpenAI et ChatGPT•6 minutes
Les modèles "Hugging Face" et "Open Source•5 minutes
Utilisation de modèles locaux•5 minutes
Solutions basées sur l'informatique en nuage•4 minutes
Résumé•1 minute
11 lectures•Total 110 minutes
Connectez-vous avec vos instructeurs•10 minutes
Structure des cours et étiquette des discussions•10 minutes
Signaler un problème avec le cours•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Histoire de l'Intelligence artificielle (IA)•10 minutes
Comprendre les grands modèles de langage (LLM)•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : déclencher l'imprécision d'un modèle•10 minutes
Les modèles de fondation et la prochaine ère de l'IA•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Interagir avec les modèles hébergés•10 minutes
4 devoirs•Total 540 minutes
Quiz noté•0 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Rencontre et accueil (facultatif)•10 minutes
Interagir avec les modèles
Module 2•11 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'ingénierie de requête pour interagir efficacement avec les modèles IA génératifs. Vous comprendrez le concept de l'incitation à quelques coups et pratiquerez les techniques d'incitation de base en utilisant le contexte et des exemples. Sur cette base, vous apprendrez des méthodes pour améliorer les messages-guides à l'aide de personas, d'instructions détaillées et d'itérations basées sur le retour d'information. Enfin, vous explorerez des compétences plus avancées telles que la décomposition des tâches, l'enchaînement des messages-guides et d'autres techniques utiles pour surmonter les limites du contexte.
Inclus
18 vidéos5 lectures4 devoirs
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18 vidéos•Total 60 minutes
Introduction•1 minute
Qu'est-ce que l'ingénierie de requête ?•5 minutes
Incitation au zéro, au un et au quelques coups de feu•6 minutes
Invitation de base avec contexte•4 minutes
Utiliser des exemples dans les messages-guides•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Donner le ton et la personnalité•5 minutes
Affiner le contexte précédent•4 minutes
De meilleures instructions grâce au retour d'information•5 minutes
Comprendre les limites•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Limites du contexte•6 minutes
Décomposition en tâches plus petites•4 minutes
Utilisation de la chaîne de pensée•3 minutes
Autres techniques d'incitation utiles•4 minutes
Résumé•1 minute
5 lectures•Total 50 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Pratiquer l'incitation au zéro, à l'un et à quelques coups•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Stratégies pour de meilleurs résultats avec l'ingénierie de requête•10 minutes
Termes clés•10 minutes
4 devoirs•Total 570 minutes
Quiz noté•30 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Construire des systèmes d'IA générative robustes
Module 3•9 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous explorerez différents types d'applications d'IA générative, y compris les systèmes basés sur l'API, les modèles embarqués et les systèmes multi-modèles. Vous apprendrez les principes fondamentaux de la construction d'applications robustes en utilisant des techniques telles que la Génération augmentée de récupération (RAG) pour améliorer le contexte. Grâce à des exercices pratiques, vous aurez l'occasion de tester une application localement et de la déployer sur le cloud.
Inclus
19 vidéos5 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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Vérification de l'intégration et de la recherche•6 minutes
Utiliser RAG avec un LLM•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Aperçu de l'application•6 minutes
Vue d'ensemble du déploiement•4 minutes
Mise en place des composants du nuage•4 minutes
Utiliser le nuage Azure pour le déploiement•6 minutes
Résumé•1 minute
5 lectures•Total 50 minutes
Termes clés•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Créez un RAG avec LLM en cours d'utilisation•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Créer une API HTTP RAG•10 minutes
3 devoirs•Total 390 minutes
Quiz noté•30 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
Contrôle des connaissances•180 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
Gestion des données pour le RAG•60 minutes
Applications du LLM
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Ici, vous apprendrez les capacités clés de l'API OpenAI. Vous générerez des images avec DALL-E d'OpenAI, "peaufinerez" les modèles LLM pour rédiger des questions et des réponses et résumerez des vidéos avec le modèle Whisper d'OpenAI.
Inclus
19 vidéos9 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
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19 vidéos•Total 68 minutes
Rencontrez votre formateur : Derek Wales•1 minute
Vue d'ensemble de DALL-E•2 minutes
Démo : Configuration de l'environnement•2 minutes
Démonstration : L'API OpenAI génère une liste de courses•7 minutes
Démo : DALL-E pour générer une image•5 minutes
Résumé OpenAI/DALL-E•0 minutes
Mise au point de l'OpenAI et présentation du projet•1 minute
Projet de mise au point : Première partie - Env/Data Prep•13 minutes
Projet Fine Tuning : Deuxième partie - Commencer le Fine Tuning•9 minutes
Projet de mise au point : Troisième partie - Évaluation de modèles•5 minutes
Résumé du réglage fin•1 minute
Aperçu du projet OpenAI Whisper Model•1 minute
Présentation de Video Summarizer•8 minutes
Récapitulation de l'API du modèle Whisper•1 minute
Environnement commercial de l'IA•2 minutes
Principes d'éthique de l'IA•2 minutes
Modèles locaux d'Apprentissage automatique / Aperçu du prochain cours•4 minutes
Synthèse du module•1 minute
Résumé du cours•2 minutes
9 lectures•Total 78 minutes
Références clés•2 minutes
Comment fonctionne DALL-E 2•15 minutes
Conditions préalables et démarrage•10 minutes
Ressources pour le réglage fin•10 minutes
Laboratoire externe : Mise au point avec les GPU•10 minutes
Documentation clé•1 minute
Bonnes pratiques de sécurité de l'OpenAI•10 minutes
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
L'université Duke compte environ 13 000 étudiants de premier et deuxième cycles et un corps professoral de classe mondiale qui contribue à repousser les frontières de la connaissance. L'université s'est fermement engagée à appliquer les connaissances au service de la société, tant à proximité de son campus de Caroline du Nord que dans le monde entier.
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
4.5
233 avis
5 stars
68,66 %
4 stars
18,88 %
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2 stars
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1 star
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Affichage de 3 sur 233
A
AB
4·
Révisé le 15 janv. 2026
Practical (e.g. python) examples were shown but were difficult to follow as no foundations were given.
E
EA
4·
Révisé le 11 sept. 2025
It was very informative, but in some areas, it lacked sufficient detail on the subject.
S
SS
5·
Révisé le 23 janv. 2026
This is a very useful course for understanding the Generative AI. The explanations are easily understood. The course structure is designed to keep the learners interest.
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.
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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.