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Pearson

Programming Generative AI: Unit 3

Pearson

Instructeur : Pearson

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Understand and implement multimodal models that integrate images and text for advanced AI applications.

  • Build and optimize semantic image search engines using contrastive language-image pre-training.

  • Master the principles and practicalities of latent diffusion and stable diffusion for text-to-image generation.

  • Adapt, fine-tune, and efficiently evaluate pre-trained generative models for new tasks, styles, and real-time performance.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Prompt Engineering

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

août 2025

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Programming Generative AI
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  • 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 un module dans ce cours

This module delves into multimodal generative AI, focusing on models that connect images and text. Learners explore contrastive language-image pre-training for semantic image search and uncover the workings of latent diffusion and stable diffusion for text-to-image generation. The module then covers evaluation of generative models, parameter-efficient fine-tuning, and techniques to teach pre-trained models new styles and subjects. It concludes with methods to optimize diffusion models for faster, near real-time image generation, equipping students with both conceptual understanding and practical skills in advanced multimodal AI systems.

Inclus

44 vidéos3 devoirs

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Instructeur

Pearson
Pearson
230 Cours2 258 apprenants

Offert par

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