Ce cours présente les concepts fondamentaux et les techniques avancées en IA générative, couvrant des sujets clés tels que les architectures de modèles, la préparation des données, l'ingénierie de requête et les stratégies de déploiement. Les apprenants acquerront une expérience pratique avec des outils et des méthodologies de pointe pour concevoir, affiner et déployer efficacement des solutions d'IA générative. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Définir les principes fondamentaux de l'IA générative, y compris les modèles, les algorithmes et les applications - Appliquer des techniques de prétraitement des données et de vectorisation pour améliorer les modèles d'IA générative - Évaluer les forces et les faiblesses des GAN, des autoencodeurs, des transformateurs et des LLM - Concevoir des méthodes d'évaluation pour améliorer les performances des modèles - Analyser et optimiser les techniques d'incitation pour améliorer les performances des modèles - Concevoir des méthodes d'évaluation pour améliorer les performances des modèles.
S'initier à l'IA générative
Ce cours fait partie de Spécialisation IA générative pour les ingénieurs logiciels et les développeurs
Instructeur : Edureka
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir les principes de l'IA générative et appliquer les techniques de préparation des données, de vectorisation et de construction de modèles.
Analyser et comparer des modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les systèmes d'évaluation de la performance (VAE), les transformateurs et les mécanismes d'apprentissage à long terme (LLM) pour des applications pratiques.
Concevoir des incitations efficaces à l'aide des techniques "few-shot", "zero-shot" et "chain-of-thought" pour les modèles d'IA.
Optimiser et déployer des modèles IA génératifs en utilisant des stratégies de réglage fin, PEFT et LLMOps.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Technologie Open source
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Systèmes de base de données
- Catégorie : Architectures de modèles génératifs
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Personnalisation par l'IA
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Détails à connaître
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août 2025
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module présente les fondamentaux et les concepts avancés de l'IA générative, y compris son évolution, ses applications dans le monde réel et les principales différences avec les modèles discriminatifs. Les apprenants exploreront le prétraitement des données, les techniques de vectorisation comme TF-IDF et Word2Vec, et acquerront une expérience pratique avec les Autoencodeurs et les GAN, ce qui leur permettra de construire et d'entraîner des modèles génératifs pour des solutions pilotées par l'IA.
Inclus
18 vidéos6 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Ce module couvre les principes fondamentaux des mécanismes d'attention, l'évolution des transformateurs et les principaux LLM comme GPT, PaLM et LLaMA. Il inclut des modèles adaptés aux instructions, l'intégration de l'API et des applications du monde réel. Vous explorerez également l'écosystème Open Source du LLM, les comparaisons de modèles, Hugging Face et les principales considérations éthiques.
Inclus
15 vidéos4 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Ce module couvre l'essentiel de l'ingénierie des requêtes, les techniques d'incitation avancées telles que few-shot, zero-shot et chain-of-thought, ainsi que les stratégies d'optimisation des résultats de l'IA générative. Vous apprendrez comment les bases de données vectorielles (ChromaDB, Pinecone et Weaviate) permettent la recherche sémantique et la Génération augmentée de récupération (RAG). Des travaux pratiques avec LangChain montrent comment construire des applications modulaires d'IA en utilisant des modèles, des outils et des agents rapides pour des solutions pratiques et de pointe.
Inclus
18 vidéos5 lectures5 devoirs4 sujets de discussion
Ce module couvre le réglage fin et l'optimisation des modèles génératifs, y compris les bases comme l'augmentation des données et le réglage des hyperparamètres, et les méthodes avancées comme PEFT, LoRA, et QLoRA pour une adaptation efficace. Vous apprendrez à évaluer les modèles à l'aide de métriques telles que BLEU et ROUGE, en équilibrant les évaluations quantitatives et qualitatives. Le cours présente également la construction et le déploiement de solutions IA avec LLMOps et les meilleures pratiques de l'industrie pour une utilisation réelle.
Inclus
11 vidéos4 lectures5 devoirs4 sujets de discussion
Ce module est conçu pour évaluer un individu sur les différents concepts et enseignements couverts dans ce cours. Évaluez vos connaissances à l'aide d'un quiz complet noté, d'un projet et de laboratoires.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
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Foire Aux Questions
Ce cours est idéal pour les débutants, les professionnels issus de milieux techniques et toute personne curieuse de savoir comment l'IA peut être utilisée pour générer du contenu. Aucune expérience préalable de l'IA ou du codage n'est nécessaire pour commencer.
Le cours présente des concepts clés tels que le fonctionnement de l'IA générative, les types de modèles utilisés (par exemple, les transformateurs, les réseaux antagonistes), les applications du monde réel, les considérations éthiques, l'ingénierie de requête, et des démonstrations pratiques avec des techniques d'IA générative.
Le cours propose des démonstrations et des exercices pratiques avec de véritables outils et plateformes d'IA générative, vous guidant dans les interactions entre les modèles à l'aide de messages-guides et explorant des applications pratiques telles que le résumé de texte et plus encore.
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¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.