Familiarize yourself with the concept of generative AI and its ability to create content is introduced, along with its real-world applications and limitations. You'll delve into the differences between traditional machine learning models, generative AI, and artificial general intelligence (AGI), and explore the key factors driving the development of generative AI.

What is generative AI?

Getting to know generative AI

Working with a generative AI model

Applications of generative AI

Generative AI in the machine learning landscape

Picking the right tool for the job

Differentiating generative AI from traditional ML

More dogs and GANs

The evolution of generative AI

Driving the field forward

Transformers

Generative AI breakthroughs

Introduction to Generative AI

In this chapter, we cover the essential steps in creating generative AI models: research and design, data collection, model training, and evaluation. We examine the significance of diverse datasets and advanced training techniques, as well as various evaluation methods, while discussing their strengths and limitations.

Model design and data collection

Research and design

A dataset windfall?

Model training

Factors impacting model training

Techniques for developing specialized models

Model evaluation

PixAIr animation

Helping Intellibrand evaluate

Developing Generative AI Models

This chapter focuses on the responsible use of generative AI. We discuss the challenges and strategies to mitigate social bias, intellectual property and privacy issues, and ethical considerations to prevent misuse. We conclude by exploring the immense potential and risks of Artificial Generative Intelligence (AGI), along with the approaches to control its outcomes.

Evaluating and mitigating social bias

Sources of bias

Detecting and mitigating bias

Copyright and ownership

Legal and privacy considerations

Identifying IP ownership claims

Responsible generative AI applications

Usage principles

Implementing responsible AI practices

Artificial general intelligence (AGI)

AGI characteristics

AGI outcomes

Using AI Models and Generated Content Responsibly

Chapter 4 examines the potential, impact, and integration of generative AI into human workflows. It discusses key contributors to AI development, from universities to companies, and explores societal adaptations to AI. It delves into AI's implications for productivity, job dynamics, education, media, entertainment, scientific advancements, and ethical considerations.

Introduire une nouvelle IA dans d’anciens flux de travail

Options

Augmentation

Cocréation

Remplacement

Exploiter l'IA générative pour la science des données

Étapes de l'intégration

Concevoir une nouvelle campagne de marketing

Progrès dans l'IA générative

Ouvrir le code source ou ne pas l'ouvrir

Décélérer

Accélérer

Super Duper GAN

Préparer un avenir avec l'IA générative

L'IA générative dans l'éducation

ChatGPT

La valeur des compétences dans un monde d'IA

Vous avez réussi !

Getting Ready for the Age of Generative AI

Course Glossary: Generative AI Concepts

L'intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler notre monde comme jamais auparavant. L'IA générative est un type d'IA capable de créer un nouveau contenu à partir de textes, d'images, etc. Dans ce cours sans codage, vous découvrirez les concepts passionnants de ce domaine émergent et apprendrez à vous préparer à un avenir où l'IA sera largement adoptée. Vous commencerez par comprendre comment ces modèles créent du contenu, où ils se situent dans le paysage du machine learning et comment ils sont développés. Compte tenu de la puissance de l'IA générative, vous examinerez également comment les lois et l'éthique jouent avec ces modèles, en apprenant à éviter les préjugés et à utiliser l'IA générative de manière responsable. Enfin, vous examinerez l'avenir de l'IA générative et la manière dont nous pouvons tirer parti de ces outils et collaborer efficacement avec eux. Après cette formation, vous pourrez vous aussi exploiter les capacités créatives de l'IA générative. Allons-y !


<h2>Se familiariser avec l'IA générative</h2>
L'intelligence artificielle est en train de remodeler notre monde comme jamais auparavant. L'IA générative est un type de modèle d'IA capable de créer de nouveaux contenus, qu'il s'agisse de textes, d'images ou autres. Dans ce cours non technique, vous apprendrez les concepts clés de ce domaine émergent et comment vous préparer à un avenir où ces IA seront omniprésentes.
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<h2>Comprendre le fonctionnement de l'IA générative</h2>
Vous commencerez par comprendre comment ces modèles créent du contenu, où ils se situent dans le paysage de l'apprentissage automatique et comment ils sont développés. De la collecte de données de formation à l'évaluation et à l'amélioration des modèles, vous apprendrez ce que les entreprises d'IA doivent prendre en compte et faire pour mettre en place des outils d'IA générative dans le monde.
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<h2>Appliquer des considérations juridiques et éthiques</h2>
Compte tenu de la puissance de l'IA générative, nous examinerons également comment les lois et l'éthique jouent un rôle dans la construction et l'utilisation de ces modèles. Vous apprendrez à éviter les préjugés et à appliquer l'IA générative de manière responsable.
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<h2>Adoptez le bon état d'esprit pour utiliser ces outils</h2>
Enfin, vous examinerez l'avenir de l'IA générative et la manière dont nous pouvons tirer parti de ces outils et collaborer efficacement avec eux. Après cette formation, vous pourrez vous aussi exploiter les capacités créatives de l'IA générative. Allons-y !

Understanding Machine Learning

Découvrez comment utiliser l'IA générative de manière responsable et son impact futur sur la société.

Progrès dans l'IA générative

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