Ce cours complet sur la formation, l'évaluation et les tendances de l'IA générative vous dote des compétences nécessaires pour construire, optimiser et pérenniser les systèmes d'IA générative. Commencez par apprendre comment les modèles génératifs sont formés et évalués en utilisant des métriques du monde réel. Explorez la Génération Augmentée des données (RAG) pour améliorer la précision du modèle en combinant des données externes avec des MLD. Progresser dans les tendances clés qui façonnent GenAI - comme les architectures évolutives, les applications en temps réel et la transparence des modèles - tout en examinant comment ces progrès s'appliquent à des industries telles que la santé, la finance et l'éducation. Pour réussir dans ce cours, vous devez avoir une compréhension fondamentale de l'apprentissage automatique, des modèles de langage et de la programmation Python de base. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Former et évaluer les modèles GenAI : Construire et évaluer la qualité des modèles en utilisant des techniques éprouvées - Améliorer les sorties avec RAG : Appliquer la génération augmentée de récupération pour des réponses plus précises - Suivre les tendances émergentes : Comprendre les architectures évolutives et les innovations de GenAI en temps réel - Se préparer à l'utilisation dans l'industrie : Traduire les avancées de GenAI en applications commerciales réelles Idéal pour les praticiens de l'IA, les scientifiques des données et les ingénieurs ML qui font progresser leur expertise en IA générative.