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Plan du cours
Introduction à Generative AI et aux grands modèles de langage
- Aperçu de l'IA générative et de son évolution
- Introduction aux LLM : GPT, BERT et leurs capacités
- Comparaison des modèles génératifs avec les approches NLP traditionnelles
Architecture du transformateur et formation du modèle
- Comprendre l'architecture du transformateur dans les LLM
- Mécanisme d'auto-attention et modélisation linguistique
- Formation de grands modèles de langage et processus de réglage fin
Prompt Engineering pour une interaction efficace
- Concevoir des messages-guides pour des résultats précis et utiles
- Affiner les stratégies d'invite pour des applications variées
- Expérimenter des variations de messages-guides pour optimiser les réponses
Applications des LLM dans Business
- Automatisation du service client avec l'IA conversationnelle
- Génération de contenu pour le marketing et les médias
- LLMs dans l'analyse de données et la génération de rapports
Considérations éthiques et biais Management
- Identifier les biais potentiels dans le contenu généré par les LLM
- Répondre aux préoccupations éthiques dans les applications d'IA générative
- Stratégies pour un déploiement responsable des LLM
Techniques avancées dans les LLM
- Ajustement des LLM pour des applications spécifiques à un domaine
- Intégration des LLM à d'autres systèmes d'IA pour une meilleure fonctionnalité
- Exploration des capacités multilingues et interlinguistiques
L'avenir de Generative AI dans Business
- Tendances émergentes dans la recherche sur l'IA générative et le LLM
- Opportunités et défis liés à la mise à l'échelle des solutions LLM
- Se préparer à la transformation des entreprises par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel
- Familiarité avec la programmation Python.
Public
- Scientifiques des données et praticiens de l'IA intéressés par les technologies d'IA générative
- Professionnels Business explorant l'automatisation et la génération de contenu
- Responsables techniques et décideurs cherchant à mettre en œuvre des LLM dans leurs flux de travail
14 Heures