La GenAI moderne (LLMs, RAG, IA agentique) réussit ou échoue sur la qualité, la structure et la gouvernance des données qui la sous-tendent. Dans ce cours, vous apprendrez comment les données structurées et non structurées conduisent les applications GenAI, et comment concevoir des cadres de données complets, des taxonomies et des pratiques de gouvernance qui réduisent les hallucinations, améliorent la pertinence et rendent les résultats de l'IA fiables.
Cadres de données pour l'IA générative
Cadres de données pour l'IA générative
Ce cours fait partie de Spécialisation Stratégie de données modernes pour l'IA générative en entreprise
Instructeurs : Fractal Analytics Academy
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comment les données structurées et non structurées se battent en duel avec les applications de GenAI, et comment préparer chacune d'entre elles à la consommation de LLM.
Comment construire des architectures sensibles à la recherche et sélectionner des sources de contexte qui améliorent la qualité factuelle des résultats.
Comment créer des taxonomies et des métadonnées personnalisées pour faciliter la découverte et la conformité.
Utilisez les dialogues, les laboratoires et les missions pour tester, répéter et documenter vos décisions en matière de cadre.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Stratégie produit IA
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Science des données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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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
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- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Explorez le rôle fondateur des cadres de données dans la GenAI ; comment les LLM, RAG et l'IA agentique s'appuient sur des données gouvernées ; et les piliers de la stratégie de données de la GenAI.
Inclus
6 vidéos5 lectures3 devoirs
Concevoir des cadres robustes, axés sur la taxonomie ; appliquer la Gouvernance de l'IA responsable ; et préparer les données de l'entreprise à l'avenir pour les déploiements GenAI à venir.
Inclus
7 vidéos4 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés
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Analyser les besoins en données de la GenAI ; concevoir des cadres complets ; créer/personnaliser des taxonomies ; intégrer la gouvernance de l'IA responsable ; et rendre opérationnelles les fondations prêtes pour la GenAI.
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