Intelligence Artificielle
Apprenez l'IA générative avec Google
L'écosystème de l'intelligence artificielle (IA) a évolué rapidement au cours des cinq dernières années, l'IA générative (GAI) menant cette évolution. En fait, le marché de l'IA générative devrait atteindre 36 milliards de dollars par 2028, contre 3.7 milliards de dollars en 2023.
Aujourd'hui, l'IA générative affecte de nombreux secteurs, tels que la santé, le marketing, la mode et le divertissement, car les générateurs d'IA aiment Générateurs d'images IA et d’une Générateurs de vidéos d'IA nous ont montré le potentiel de substituer les tâches humaines manuelles. Cependant, progresser dans ce domaine nécessite des compétences spécialisées en IA.
Ainsi, pour faciliter l'apprentissage des passionnés d'IA, Google a lancé 10 cours gratuits pour l'IA générative. Avant d'en discuter, voyons brièvement ce qu'est l'IA générative.
Qu'est-ce que l'IA générative et pourquoi l'apprentissage de l'IA générative est-il important ?
IA générative est un domaine d'IA spécialisé qui se concentre sur la création de modèles capables de générer de nouveaux contenus réalistes, tels que des images, du texte, de l'audio ou des vidéos, à l'aide d'échantillons de données existants.
Par exemple, des modèles comme ChatGPT et d’une DALL-E sont des exemples éminents de l'IA générative, car nous observons maintenant leurs applications dans le monde réel. ChatGPT est intégré au moteur de recherche de Bing, tandis que le Le navigateur Edge intègre désormais DALL-E.
À mesure que l'IA générative évolue, rester à jour avec cette technologie est devenu crucial pour plusieurs raisons :
- Assure la productivité des entreprises, rentabilité et efficacité accrue.
- Encourage l'expérimentation et la créativité.
- Prend en charge la collaboration homme-IA et augmente les capacités humaines.
- Permet des stratégies innovantes de résolution de problèmes.
Voyons maintenant comment Google aide les apprenants à étudier l'IA générative.
Parcours d'apprentissage de l'IA générative en 10 cours de Google
1. Introduction à l'IA générative
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ Minutes 45
Pré-requis : Non
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générative, comment elle fonctionne, quelles sont ses applications et en quoi elle diffère de la norme apprentissage automatique (ML) Techniques.
- Couvre les outils Google pour créer vos propres applications d'IA générative.
- Vous découvrirez également les types de modèles d'IA générative : unimodal ou multimodal, dans ce cours. Les systèmes unimodaux ne prennent qu'un seul type d'entrée, tandis que les systèmes multimodaux peuvent prendre plus d'un type d'entrée.
2. Introduction aux grands modèles de langage
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ Minutes 45
Pré-requis : Non
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Ce cours explore LLM (Large Language Models) – Modèles d'IA entraînés sur de grandes quantités de données textuelles. "L'IA Barde de Google» est un excellent exemple de LLM qui rend possible une interaction homme-machine avancée.
- Comprendre comment les LLM sont utilisés pour l'analyse des sentiments.
- En savoir plus sur le réglage des invites, grâce auquel les invites données à un modèle de langage sont affinées pour obtenir la sortie souhaitée.
- Couvrir les outils fournis par Google pour le développement de Gen AI.
3. Introduction Ă l'IA responsable
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Non
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Qu’est ce qu' Intelligence Artificielle Responsable? Pourquoi est-ce important et comment Google implémente cette technologie dans ses produits.
- Une introduction aux 7 principes d'IA responsable de Google.
4. Fondamentaux de l'IA générative
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Non
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Contient tout le contenu des trois cours précédents.
- Comprend un quiz final à travers lequel vous pouvez montrer votre compréhension des concepts fondamentaux de l'IA générative.
5. Introduction à la génération d'images
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Connaissance du ML, du Deep Learning (DL), des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et de la programmation Python.
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Dans ce cours, vous découvrirez modèles de diffusion, leur fonctionnement et leur mise en œuvre.
- Comprendre ce que sont les modèles de diffusion inconditionnés.
- Améliorations des modèles de diffusion texte-image.
- Formation et déploiement de ces modèles sur IA des sommets – une plate-forme ML entièrement gérée par Google.
6. Architecture codeur-décodeur
Difficulté du parcours : Niveau intermédiaire
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Connaissance de la programmation Python et TensorFlow.
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Découvrez les composants clés de l'architecture codeur-décodeur.
- Comprendre comment utiliser l'architecture encodeur-décodeur pour former un modèle et produire du texte à partir de celui-ci.
- Comprend une procédure pas à pas de laboratoire où vous allez coder dans TensorFlow, une plate-forme de développement ML populaire pour créer des modèles de qualité production.
7. MĂ©canisme d'attention
Difficulté du parcours : Niveau intermédiaire
Le temps d'achèvement: ~ Minutes 45
Pré-requis : Connaissance de ML, DL, Traitement du langage naturel (PNL), Vision par ordinateur (CV) et programmation Python.
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Découvrez le concept de mécanisme d'attention - une approche puissante qui permet aux modèles de langage de se concentrer sur des segments de séquence d'entrée particuliers afin de comprendre les informations contextuelles.
- DĂ©couvrez son fonctionnement et ses utilisations.
- Comprendre comment le mécanisme d'attention est appliqué aux modèles de ML.
8. Modèles de transformateurs et modèles BERT
Difficulté du parcours : Niveau DEBUTANT
Le temps d'achèvement: ~ Minutes 45
Pré-requis : Connaissance intermédiaire du ML, compréhension des incorporations de mots et du mécanisme d'attention, et expérience avec Python et TensorFlow.
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Découvrez l'architecture Transformer et découvrez comment un modèle de représentation d'encodeur bidirectionnel à partir du transformateur (BERT) est créé à l'aide de Transformers.
- Couvre les différentes tâches NLP pour lesquelles un modèle BERT est utilisé.
9. Créer des modèles de sous-titrage d'image
Difficulté du parcours : Niveau intermédiaire
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Connaissance de la programmation ML, DL, NLP, CV et Python.
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Comment identifier les éléments d'un modèle de sous-titrage d'image.
- Comment créer et évaluer un modèle de sous-titrage d'image.
- Comment créer vos propres modèles de sous-titrage pour les photos et les utiliser pour créer des légendes.
10. Introduction Ă Generative AI Studio
Difficulté du parcours : Niveau d'introduction
Le temps d'achèvement: ~ 1 jour (Complétez le quiz/laboratoire à votre rythme)
Pré-requis : Non
Qu'apprendront les passionnés d'IA ?
- Reconnaître le but de Studio d'IA générative, un produit Vertex AI.
- Les options et les propriétés de Generative AI Studio sont également abordées dans ce cours.
- Contient un laboratoire pratique oĂą vous pouvez utiliser cet outil.
Après avoir suivi ces dix cours gratuits, les apprenants peuvent avoir une compréhension complète de l'IA générative et de ses applications pratiques. Les apprenants peuvent utiliser leurs connaissances nouvellement acquises pour faire progresser le domaine de l'IA générative, en créant des produits innovants qui peuvent avoir un impact positif sur notre société.
"Dans un monde où ChatGPT et d'autres applications d'intelligence artificielle peuvent faire beaucoup de choses que les humains devaient faire eux-mêmes ou embaucher d'autres humains pour faire, la question de "comment vais-je ajouter de la valeur ?" devient plus pertinent que jamais.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, PDG de Mayflower-Plymouth, dans son livre Essentiels d'affaires.
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