Découvrez les cours gratuits sur l'IA générative par Google

Table des matières

• Introduction
• Les avantages de l'IA générative
• Les inconvénients de l'IA générative
• 10 cours gratuits sur l'IA générative par Google
• 1. Les bases de l'IA générative
• 2. Comprendre les grands modèles de langage
• 3. Aperçu de l'IA responsable
• 4. Maîtriser les fondamentaux de l'IA générative
• 5. Création d'images avec l'IA générative
• 6. Démystification de l'architecture incoder-décoder
• 7. Exploration du mécanisme d'attention
• 8. Décodage des modèles Transformer et Bert
• 9. Construction de modèles de légendage d'images
• 10. Introduction à l'IA générative Studio

Introduction

L'intelligence artificielle générative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création d'algorithmes capables de générer du contenu de manière autonome. Ces algorithmes peuvent produire du texte, des images et d'autres formes de médias en réponse à des entrées utilisateur. L'IA générative présente de nombreux avantages et inconvénients, et Google propose une série de 10 cours gratuits pour ceux qui souhaitent en apprendre davantage sur le sujet.

Les avantages de l'IA générative

L'IA générative offre plusieurs avantages intéressants. Tout d'abord, elle est capable de générer du contenu frais de manière autonome. Cela peut être particulièrement utile pour automatiser des tâches répétitives, telles que la rédaction de rapports ou la création de contenu pour les réseaux sociaux. De plus, l'IA générative peut être utilisée pour manipuler et personnaliser des données, ce qui peut être précieux dans le domaine du marketing et de la publicité. Enfin, elle peut exécuter une variété de fonctions diverses, allant de la création de musique à la génération d'images artistiques.

Les inconvénients de l'IA générative

Malgré ses nombreux avantages, l'IA générative présente également certains inconvénients. Tout d'abord, il peut être difficile de contrôler entièrement les résultats de l'IA générative, ce qui peut entraîner des erreurs et des résultats imprévisibles. De plus, il peut y avoir des préoccupations éthiques liées à l'utilisation de l'IA générative, notamment en ce qui concerne les problèmes de confidentialité et de droits d'auteur. Enfin, bien que l'IA générative ait le potentiel de créer du contenu original, elle peut également reproduire des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut avoir des implications négatives.

10 cours gratuits sur l'IA générative par Google

Voici une liste de 10 cours gratuits proposés par Google pour apprendre et explorer le domaine de l'IA générative :

1. Les bases de l'IA générative

Ce cours vous donne les bases pour comprendre l'IA générative. Si vous êtes novice dans le domaine, c'est ici que vous devez commencer. Vous découvrirez ce qui distingue l'IA générative des autres méthodes d'apprentissage automatique.

2. Comprendre les grands modèles de langage

Explorez le monde des grands modèles de langage tels que ChatGPT et Bard. Apprenez comment ils sont construits, leur objectif et comment les affiner pour améliorer leurs performances.

3. Aperçu de l'IA responsable

Plongez dans le domaine de l'IA responsable. Ce cours explique comment Google met en œuvre une IA responsable dans ses produits en couvrant les sept principes de l'IA : responsabilité sociale, responsabilité, confidentialité, conception, etc.

4. Maîtriser les fondamentaux de l'IA générative

Après avoir terminé les trois premiers cours, ce cours basé sur des quiz testera vos connaissances. Il convient aussi bien aux débutants qu'à ceux qui souhaitent consolider leur compréhension.

5. Création d'images avec l'IA générative

Plongez dans l'art de la génération d'images en utilisant la diffusion stable. Apprenez les modèles de diffusion, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux convolutionnels.

6. Démystification de l'architecture incoder-décoder

Comprenez la puissante architecture incoder-décoder utilisée dans les tâches de séquence à séquence. Le cours comprend un laboratoire pratique où vous programmerez une implémentation de base pour une tâche spécifique.

7. Exploration du mécanisme d'attention

Découvrez les secrets du mécanisme d'attention, une technique permettant aux réseaux neuronaux de se concentrer sur des parties spécifiques des séquences d'entrée. Des connaissances préalables en apprentissage automatique, en apprentissage profond, en traitement du langage naturel ou en Python sont recommandées.

8. Décodage des modèles Transformer et Bert

Approfondissez vos connaissances avec des termes avancés. Explorez les modèles Transformer et les représentations d'encodeur bidirectionnelles de Transformers (BERT). Apprenez les mécanismes d'auto-attention et leur utilisation dans le modèle BERT, ainsi que des tâches telles que la classification de texte.

9. Construction de modèles de légendage d'images

Apprenez à créer des modèles de légendage d'images grâce à l'apprentissage profond. Découvrez les composants tels que l'encodeur et le décodeur, puis passez à l'entraînement et à l'évaluation du modèle. Créez vos propres modèles capables de générer des légendes d'images.

10. Introduction à l'IA générative Studio

Explorez l'IA générative Studio à travers des démonstrations guidées. Cet outil vous Aide à prototyper et à personnaliser des modèles d'IA générative pour une utilisation dans des applications. Le cours comprend un laboratoire pratique et un quiz pour renforcer votre compréhension.

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