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Core generative models and techniques

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Core generative models and techniques

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Instructeur : Microsoft

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prototyping
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Forecasting
  • Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Image Quality
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Model Evaluation

Détails à connaître

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janvier 2026

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23 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
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft

Il y a 4 modules dans ce cours

This foundational module introduces the diverse landscape of core generative models beyond LLMs. You will explore the distinct architectures and principles behind Generative Adversarial Networks (GANs), autoregressive models, and diffusion models. You will also dive into the practical aspects of model creation by comparing essential training frameworks like PyTorch and TensorFlow and learning the fundamental strategies for training these powerful models on Azure.

Inclus

6 vidéos7 lectures6 devoirs

This module provides a deep dive into autoregressive models, the engines behind sequential data generation. You will focus on their application in tasks like time-series forecasting and text generation. Starting with the basic principles of next-token prediction, you will use Azure AI Foundry to implement models like TimeGEN-1. You will then advance to sophisticated techniques for controlling model output, ensuring your generated sequences are both coherent and high-quality.

Inclus

5 vidéos6 lectures5 devoirs

This module focuses on the cutting-edge technology of diffusion models for creating and editing stunning, high-fidelity images for any purpose. You will learn the fundamental "denoising" process that allows these models to generate photorealistic visuals—from creative compositions to professional graphics—using simple text prompts. You will then move beyond basic generation to master advanced techniques like inpainting, outpainting, and using negative prompts to gain precise control over your visual outputs. This will equip you to produce tailored, high-quality images for a wide array of business and creative applications.

Inclus

5 vidéos5 lectures6 devoirs

In this final module, we pivot from code-centric development to a powerful, high-level approach for accelerating model creation. You will master Azure ML Designer, a visual, drag-and-drop environment for rapid prototyping and pipeline development. You will learn to construct, train, evaluate, and prepare sophisticated models for deployment without writing extensive code. This module equips you with essential MLOps skills, enabling you to build and manage the entire machine learning lifecycle efficiently.

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs

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