Comment fonctionne l'intelligence artificielle génératrice
Un cours proposé par Víctor MolláDéveloppeur IA
Un cours proposé par Víctor Mollá, Développeur IA
Découvrez de la main de Víctor Mollá les secrets de l'IA générative et apprenez à utiliser le chatppt pour améliorer votre travail créatif et professionnel.
Víctor Mollá vous invite à une exploration approfondie du monde fascinant de l'intelligence artificielle générative. Vous découvrirez le fonctionnement des modèles de langage, ce qu'est la tokenisation, comment exploiter la fenêtre contextuelle et concevoir des invites capturant précisément les informations dont vous avez besoin. Cette formation est conçue pour vous aider à maîtriser les bases techniques et stratégiques de ChatGPT et à les appliquer en toute confiance à vos projets.
Qu'allez-vous apprendre dans ce cours en ligne ?
10 leçons & 1 vidéo téléchargée
Comment fonctionnent les LLM
10 minutes, 40 secondes
Représentation numérique du langage
5 minutes, 13 secondes
Calcul de la réponse
5 minutes, 21 secondes
Génération de texte
6 minutes, 0 secondes
Réglage fin
6 minutes, 42 secondes
Fonctionnement des modèles de raisonnement
15 minutes, 33 secondes
Que comprend ce cours ?
Au cours de cette immersion technique et pratique, vous acquerrez une compréhension approfondie du fonctionnement des modèles de langage et de ce qui rend des systèmes comme ChatGPT uniques. Vous explorerez des concepts essentiels tels que l'entraînement et l'inférence, l'importance des jetons et du contexte, et comment contrôler la créativité et la précision des réponses. Vous apprendrez également à détecter et à réduire les biais, à gérer les limites des modèles et à appliquer des stratégies d'invite avancées pour obtenir des résultats cohérents et utiles dans votre travail quotidien.
Quel est le projet du cours ?
L'objectif principal de ce cours est de vous permettre de créer un guide d'invite personnalisé pour votre travail ou votre projet. Vous identifierez les cas d'utilisation les plus pertinents, concevoirez des invites efficaces et documenterez vos meilleures interactions ChatGPT, vous offrant ainsi une base solide pour optimiser votre flux de travail grâce à l'intelligence artificielle.
Projets d'élèves du cours
À qui s'adresse ce cours en ligne ?
Ce cours s'adresse aux professionnels de la création, aux enseignants, aux journalistes, aux développeurs, aux entrepreneurs et à tous ceux qui souhaitent exploiter ChatGPT pour optimiser leurs tâches, générer des idées ou améliorer leur productivité. Aucune connaissance préalable en programmation n'est requise : il vous suffit de travailler avec du texte, des idées ou des informations et d'explorer de nouvelles façons d'optimiser votre travail grâce à l'intelligence artificielle.
Prérequis et matériel nécessaire
Il vous suffit d'un appareil connecté à Internet et d'un compte ChatGPT. Apportez vos exemples de tâches, défis ou projets et, tout au long du cours, vous apprendrez à les transformer en opportunités pour l'IA de travailler avec vous et pour vous.
Avis
- il y a 2 mois
The content is incredible; he explains things very well.
- il y a 5 mois
Excelente pues te da unas herramientas y un panorama general de las ias
- il y a 6 mois
Confirmo que son ciertas las intenciones que tiene el profesor con estas frases que menciona en las clases.
"Un poco de teoría necesaria para saber como sacarle provecho a la IA".
"Este curso no se trate de aprende 5 cosas y después juegate la vida, este curso se trata de que enrealidad puedas construir con lo que aprendas dentro del curso."
Puede que no sea una transcripción exacta de lo que dice el profesor pero estoy seguro que se mantiene la escencia de sus frases.
- dearribamPLUSil y a 7 mois
Lo recomiendo para quien no tenga siquiera nociones de uso de los agentes IA, en mi caso buscaba algo de mayor profundidad.
- il y a 8 mois
Muy claro lo que explica, una base fundamental para entender las iA's emergentes
Il a collaboré avec Microsoft et a travaillé sur l'optimisation de la visibilité Internet (SEO). En 2017, l’introduction de l’IA dans les algorithmes de recherche suscite son intérêt, l’amenant à étudier les techniques de Machine Learning et de Deep Learning.
Víctor a développé Gurusub, un logiciel qui répond aux tickets d'assistance client grâce à l'IA, et partage ses connaissances à travers une newsletter hebdomadaire et le podcast "The Turing Test". Il écrit également sur l'IA et les affaires sur son site Web, victormolla.com.
Contenu
Comment fonctionne l'intelligence artificielle génératrice
- Comment fonctionnent les LLM
- Étude de cas
- Représentation numérique du langage
- Calcul de la réponse
- Génération de texte
- Réglage fin
- Fonctionnement des modèles de raisonnement
- Fonctionnement des systèmes agentiques
- Comment fonctionnent les outils
- Fonctionnement des MCP
- Projet final
Ce qu’il faut attendre d’un cours Domestika
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Apprenez les techniques et les méthodes les plus utiles auprès des meilleurs professionnels du secteur créatif.
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Foire aux questions
La tokenisation consiste à découper un texte en unités minimales appelées tokens. C’est une étape essentielle pour que les modèles de langage, comme les LLMs, puissent traiter, analyser et générer du texte de façon efficace et cohérente.
Oui, ce cours est conçu pour des personnes ayant un niveau intermédiaire, idéal si vous avez déjà des bases en intelligence artificielle ou en traitement du langage naturel.
Il est conseillé d’avoir des notions de base en intelligence artificielle, programmation et fondamentaux du traitement du langage naturel pour tirer le meilleur parti du cours.
Vous apprendrez comment les LLMs traitent et génèrent du texte en prédisant les tokens, l’impact de la température, l’utilisation et la comparaison des tokenizers, la création de prompts efficaces et la gestion sécurisée des données en milieu professionnel.
La tokenisation dans GPT utilise une méthode spécifique qui divise le texte en sous-mots et caractères pour optimiser la compréhension et la génération, contrairement à d’autres modèles qui peuvent utiliser des mots entiers ou d’autres algorithmes de segmentation.
La température est un paramètre qui ajuste le degré d’aléatoire dans les réponses du modèle. Une température basse produit des réponses plus prévisibles, tandis qu’une température élevée favorise plus de créativité et de diversité.
En structurant clairement l’information, en définissant les rôles, en limitant le contexte et en posant des questions précises, vous pouvez obtenir des réponses plus pertinentes et précises des modèles de langage.