Le parcours d'apprentissage de l'IA générative par Google Cloud
Google Cloud propose un parcours d'apprentissage dédié à l'IA générative. Ce parcours guide les apprenants à travers une collection de contenus sur les produits et technologies de l'IA générative, des fondamentaux des grands modèles de langage à la création et au déploiement de solutions d'IA générative sur Google Cloud.
Activités du parcours d'apprentissage
1. Introduction à l'IA générative
C'est un cours de micro-apprentissage de niveau introductif qui explique ce qu'est l'IA générative, comment elle est utilisée et comment elle diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Il couvre également les outils Google pour vous aider à développer votre propre IA générative.
2. Introduction aux grands modèles de langage
Ce cours de micro-apprentissage de niveau introductif explore ce que sont les grands modèles de langage (LLM), les cas d'utilisation où ils peuvent être utilisés, et comment vous pouvez utiliser le réglage des invites pour améliorer les performances des LLM. Il couvre également les outils Google...
3. Introduction à l'IA responsable
C'est un cours de micro-apprentissage de niveau introductif qui explique ce qu'est l'IA responsable, pourquoi elle est importante et comment Google met en œuvre l'IA responsable dans ses produits. Il présente également les 7 principes de l'IA de Google.
4. Introduction à la génération d'images
Ce cours introduit les modèles de diffusion, une famille de modèles d'apprentissage automatique qui ont récemment montré leur potentiel dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion s'inspirent de la physique, plus précisément de la thermodynamique.
5. Architecture Encodeur-Décodeur
Ce cours donne un aperçu de l'architecture encodeur-décodeur, une architecture d'apprentissage automatique puissante et répandue pour les tâches de séquence à séquence comme la traduction automatique, la résumé de texte et la réponse aux questions. Vous apprendrez les principaux composants de l'encodeur-décodeur...
6. Mécanisme d'attention
Ce cours vous présentera le mécanisme d'attention, une technique puissante qui permet aux réseaux neuronaux de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous apprendrez comment fonctionne l'attention, et comment elle peut être utilisée.
7. Modèles de transformateurs et modèle BERT
Ce cours vous présente l'architecture des transformateurs et le modèle de représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT). Vous apprendrez les principaux composants de l'architecture des transformateurs, comme le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé.
8. Créer des modèles de légendage d'images
Ce cours vous apprend à créer un modèle de légendage d'images en utilisant l'apprentissage profond. Vous apprendrez les différents composants d'un modèle de légendage d'images, tels que l'encodeur et le décodeur, et comment former et évaluer votre modèle.
9. Introduction à Generative AI Studio
Ce cours présente Generative AI Studio, un produit de Vertex AI, qui vous aide à prototyper et à personnaliser des modèles d'IA générative afin que vous puissiez utiliser leurs capacités dans vos applications. Dans ce cours, vous apprendrez ce qu'est Generative AI Studio...
10. Generative AI Explorer - Vertex AI
Generative AI Explorer - Vertex Quest est une collection de laboratoires sur l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Grâce aux laboratoires, vous apprendrez comment utiliser les modèles de la famille d'API Vertex AI PaLM...
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