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Spécialisation Programming Generative AI

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Spécialisation Programming Generative AI

Deep Generative AI Neural Network Multimodal Model. A journey through deep generative modeling—build, train, and personalize AI models using PyTorch.

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Instructeur : Pearson

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Develop and implement deep generative models for images and text using PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Build and personalize state-of-the-art multimodal systems, including text-to-image generators like stable diffusion.

  • Apply advanced techniques for data manipulation, model evaluation, and efficient fine-tuning of large pre-trained AI models.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Multimodal Prompts
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Image Quality
  • Catégorie : Text Mining
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Generative Model Architectures

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Enseigné en Anglais
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août 2025

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • Develop a foundational understanding of generative AI and deep generative modeling concepts.

  • Explore and compare various multimodal generative models and their input/output modalities.

  • Gain hands-on experience programming with tensors and building neural networks using PyTorch.

  • Understand the theoretical trade-offs between different generative model architectures and their practical implications.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Multimodal Prompts
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Manipulation

Ce que vous apprendrez

  • Understand and implement core generative AI models for images and text, including autoencoders, diffusion models, and transformers.

  • Gain practical experience with leading deep learning frameworks such as PyTorch and Hugging Face libraries.

  • Learn to represent, generate, and manipulate images and text using state-of-the-art neural network architectures.

  • Apply advanced generative techniques for tasks like image enhancement, translation, and natural language inference.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning

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 : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Multimodal Prompts
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Image Quality
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Computer Vision

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