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    • Large Language Models

    Cours de modèles de langage en ligne

    Découvrez des cours sur les modèles de langage couvrant le NLP et l'IA. Préparez-vous à des carrières en NLP et AI.

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    Explorez le catalogue de cours de modèles de langage

    • B

      BITS Pilani

      Bachelor of Science in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Relational Databases, User Research, Probability & Statistics, Data Storytelling, Bash (Scripting Language), Graph Theory, Object Oriented Design, Operating Systems, Android Development, Database Design, Bioinformatics, Feature Engineering, Threat Modeling, Algorithms, Version Control, Java Programming, Data Structures, Model View Controller, User Interface (UI) Design, Computational Logic

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • U

      University of London

      Bachelor of Science in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Data Science

      Compétences que vous acquerrez: User Story, SQL, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, Unsupervised Learning, New Product Development, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Object Oriented Design, Sampling (Statistics), Failure Analysis, Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Statistical Modeling, Goal Setting, Proposal Writing

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • W

      West Virginia University

      Master of Science in Software Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Unified Modeling Language, Verification And Validation, Threat Modeling, Enterprise Architecture, Security Management, Secure Coding, Scope Management, Application Security, Financial Statements, Proposal Development, Cash Flows, Object Oriented Design, Requirements Analysis, Software Design, Security Requirements Analysis, Database Design, Software Visualization, Object Oriented Programming (OOP), Business Process Management, Mobile Development

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      Universidad de los Andes

      Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias Certificado MasterTrack®

      Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, Regression Analysis, Probability & Statistics, Data Ethics, Image Analysis, Natural Language Processing, Computer Vision, Embedded Systems, Applied Machine Learning, Linear Algebra, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Predictive Modeling, Bayesian Statistics, Ethical Standards And Conduct

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • U

      Universidad de los Andes

      Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®

      Compétences que vous acquerrez: User Story, Maintainability, Test Automation, Software Testing, Version Control, Test Driven Development (TDD), Git (Version Control System), Software Architecture, Continuous Integration, Software Design, Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Regression Testing, Software Design Patterns, Web Content Accessibility Guidelines, Agile Software Development, Quality Assurance, Angular, Unified Modeling Language

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Graduate Certificate

      Compétences que vous acquerrez: Unsupervised Learning, Data Mining, Statistical Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Statistical Inference, Service Level, Performance Testing, Statistical Hypothesis Testing, Dimensionality Reduction, Probability, Data Warehousing, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Data Pipelines, Data Processing, Bash (Scripting Language), Data Science

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Compétences que vous acquerrez: Network Analysis, Data Storytelling, Predictive Modeling, Data Presentation, Marketing Analytics, Cash Flows, Product Marketing, Matplotlib, Financial Data, Financial Statement Analysis, Portfolio Management, Data Cleansing, Advertising, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Operations Research, Natural Language Processing, Mathematical Modeling, Systems Analysis

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    1…408409410411

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur large language models .

    • Bachelor of Science in Computer Science: BITS Pilani
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Bachelor of Science in Computer Science: University of London
    • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
    • Master of Science in Software Engineering: West Virginia University
    • Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Data Science Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London

    Questions fréquentes sur Large Language Models

    Les grands modèles linguistiques sont des modèles d'intelligence artificielle qui ont été formés sur une grande quantité de données textuelles. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer des textes semblables à ceux d'un être humain, en répondant à des messages-guides ou à des questions par des réponses cohérentes et pertinentes sur le plan contextuel. Les grands modèles de langage ont joué un rôle déterminant dans diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la traduction automatique, la génération de textes et les systèmes de réponse aux questions. Ils ont fait progresser de manière significative les capacités des systèmes d'IA à comprendre et à produire du langage humain. ‎

    Pour exceller dans les grands modèles de langage (LLM), vous devez vous concentrer sur le développement des compétences suivantes :

    1. Traitement du langage naturel (NLP) : Comprendre les fondements du traitement du langage naturel vous aidera à comprendre les algorithmes et les techniques utilisés dans les grands modèles de langage. Vous devez vous familiariser avec la tokenisation, l'analyse syntaxique et sémantique et la génération de langage afin d'acquérir une solide compréhension des techniques NLP.

    2. Apprentissage automatique : Les grands modèles linguistiques reposent largement sur des techniques d'apprentissage automatique. Vous devez donc maîtriser les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les algorithmes de deep learning. Familiarisez-vous avec les réseaux neuronaux, en particulier les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les transformateurs, qui sont largement utilisés dans la modélisation linguistique.

    3. Programmation : La maîtrise des langages de programmation sera cruciale pour travailler avec de grands modèles linguistiques. Python est particulièrement populaire dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique, de sorte qu'une bonne maîtrise de la programmation Python sera inestimable. En outre, la connaissance de frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch vous aidera à mettre en œuvre et à former efficacement de grands modèles de langage.

    4. Prétraitement des données : La préparation des données est une étape cruciale dans la formation des modèles linguistiques. Apprenez à manipuler des données textuelles brutes, à les nettoyer et à les normaliser, et à appliquer des techniques de prétraitement appropriées telles que la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. Comprendre comment prétraiter les données améliorera la qualité des résultats de votre modèle linguistique.

    5. Évaluation et mise au point : Pour évaluer les performances de vos modèles linguistiques, vous devez vous familiariser avec les mesures d'évaluation spécifiques aux tâches linguistiques, telles que la perplexité, le score BLEU ou le score ROUGE. En outre, le fait de savoir comment affiner les modèles linguistiques pré-entraînés dans des domaines ou des tâches spécifiques peut considérablement améliorer leurs capacités.

    6. Expertise dans le domaine : En fonction de l'application spécifique des grands modèles de langage qui vous intéresse, il peut être très utile d'acquérir des connaissances dans les domaines concernés. Par exemple, si vous souhaitez travailler sur des modèles de langage pour des textes médicaux, une bonne connaissance du domaine médical peut vous aider à créer des modèles plus précis et plus spécialisés.

    7. Apprentissage continu : Le domaine des grands modèles linguistiques est en constante évolution. Restez au courant des derniers documents de recherche et des avancées dans le domaine. Participer à des communautés en ligne et à des forums consacrés au NLP et à la modélisation linguistique, et s'engager régulièrement dans des exercices de formation ou des défis de codage liés aux modèles de langage.

    En développant ces compétences, vous pouvez améliorer votre maîtrise des grands modèles de langage et explorer diverses applications allant des chatbots et de la traduction linguistique à la génération de texte et à l'analyse des sentiments. ‎

    Avec des compétences dans le domaine des grands modèles de langage, vous pouvez explorer diverses possibilités de carrière dans l'industrie et dans le monde universitaire. Voici quelques emplois potentiels liés aux grands modèles linguistiques :

    1. Chercheur : En tant que chercheur, vous pouvez travailler dans des laboratoires de recherche de pointe ou des entreprises technologiques, en contribuant au développement de nouveaux modèles linguistiques et à l'amélioration des modèles existants.

    2. Ingénieur en traitement du langage naturel : De nombreuses entreprises et organisations investissent dans les technologies de traitement du langage naturel (NLP). Avec des compétences en grands modèles de langage, vous pouvez travailler en tant qu'ingénieur NLP, développer et déployer des modèles de langage pour résoudre des tâches complexes de traitement du langage naturel.

    3. Scientifique des données : Les scientifiques des données ayant une expertise en matière de modèles de langage à grande échelle peuvent tirer parti de leurs compétences pour analyser et interpréter de vastes corpus de données textuelles. Ils peuvent développer des modèles pour extraire des informations, effectuer une analyse des sentiments, automatiser la génération de texte ou améliorer les agents conversationnels, entre autres applications.

    4. Ingénieur en apprentissage automatique : En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous pouvez vous spécialiser dans la formation, l'ajustement et le déploiement de grands modèles de langage pour diverses applications telles que les chatbots, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou la génération automatisée de contenu.

    5. Chercheur en IA : Doté d'une solide expérience en matière de grands modèles linguistiques, vous pouvez contribuer à la recherche et au développement de systèmes d'intelligence artificielle avancés, en repoussant les limites de la compréhension et de la génération de langage naturel.

    6. Chercheur universitaire/professeur : Les universités et les instituts de recherche explorent en permanence les avancées en matière de modèles linguistiques. Avec une expertise en grands modèles de langage, vous pouvez poursuivre une carrière dans le monde universitaire, en menant des recherches, en publiant des articles et en enseignant dans des domaines liés au NLP ou à l'IA.

    N'oubliez pas que le domaine des grands modèles linguistiques évolue rapidement et que de nouvelles opportunités peuvent se présenter au fur et à mesure que la technologie progresse, ce qui en fait un domaine passionnant dans lequel vous pouvez développer vos compétences et votre expertise. ‎

    Les compétences des LLM peuvent ouvrir diverses opportunités de carrière dans l'industrie de la tech, en particulier dans des rôles axés sur l'IA et l'apprentissage automatique :

    • Chercheur en IA, travaillant sur le développement de nouveaux modèles de langage et de techniques NLP.
    • Ingénieur en apprentissage automatique, mettant en œuvre et mettant à l'échelle les MLD pour des applications commerciales ou de recherche.
    • Data Scientist, exploitant les LLM pour l'analyse des données et la génération d'idées.
    • Spécialiste NLP, se concentrant sur l'amélioration de l'interaction entre les humains et les ordinateurs par le biais du langage.
    • Défenseur de l'IA éthique, analysant et abordant les impacts sociétaux des technologies de l'IA telles que les LLM.‎

    Vous cherchez à améliorer les compétences de votre équipe en matière de LLM ? Coursera propose des solutions d'entreprise sur mesure pour les équipes de 5 à 125 employés. Nos offres comprennent des analyses avancées, des parcours d'apprentissage personnalisés et des outils de collaboration. Pour explorer nos options de formation LLM et effectuer un achat, veuillez visiter notre page Coursera pour les équipes.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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