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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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      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 日本語版

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Processing, Data Manipulation, Data Cleansing, Data Transformation, Google Cloud Platform, Interactive Data Visualization, Generative AI, SQL

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Português

      Compétences que vous acquerrez: Data Processing, Data Analysis, Google Cloud Platform, Big Data, Data-Driven Decision-Making, Data Cleansing, Data Manipulation, Artificial Intelligence, Generative AI, Interactive Data Visualization, SQL, Problem Management

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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      Build a Developer Portfolio with SvelteKit & Sanity CMS

      Compétences que vous acquerrez: Responsive Web Design, UI Components, Web Development, Full-Stack Web Development, Web Design and Development, Front-End Web Development, Web Development Tools, Cascading Style Sheets (CSS), Application Development, Content Management Systems, Application Deployment, Server Side, Hypertext Markup Language (HTML), Data Management

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      Google Workspace Security - Português Brasileiro

      Compétences que vous acquerrez: Single Sign-On (SSO), Lightweight Directory Access Protocols, Security Assertion Markup Language (SAML), Authentications, Google Workspace, Application Security, OAuth, Cloud Security, Security Management, User Accounts, Identity and Access Management, Threat Detection, Multi-Factor Authentication, Application Programming Interface (API)

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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      Packt

      Ultimate Argo Bootcamp – 6 DevOps Projects Included

      Compétences que vous acquerrez: Kubernetes, CI/CD, DevOps, Prometheus (Software), Nginx, Continuous Deployment, Cloud-Native Computing, Containerization, Docker (Software), Application Deployment, Grafana, YAML, Git (Version Control System)

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

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      Vector Search and Embeddings - Bahasa Indonesia

      Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Generative AI, Natural Language Processing, Google Cloud Platform, Algorithms

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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      Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

      Compétences que vous acquerrez: Customer Relationship Management, Google Cloud Platform, Generative AI, Big Data, Predictive Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Data Analysis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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      Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文

      Compétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Big Data, Business Intelligence, Generative AI, Customer Relationship Management, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Prompt Engineering, Data Analysis, Python Programming

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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      Google Cloud

      Como criar apps de IA generativa no Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Cloud Applications, Large Language Modeling, Google Cloud Platform, Prompt Engineering, Application Development, Application Deployment, Natural Language Processing, Cloud Computing Architecture, Prototyping, Solution Architecture

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

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      Google Cloud

      Vector Search ve Yerleştirilmiş Öğeler

      Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Text Mining, Google Cloud Platform, Information Architecture, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Algorithms

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

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      Gemini in Google Docs - 简体中文

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Prompt Engineering, Google Workspace, Large Language Modeling, Grammar, Technical Writing

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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      Google Cloud

      Gemini for DevOps Engineers - Deutsch

      Compétences que vous acquerrez: Kubernetes, DevOps, CI/CD, Google Cloud Platform, Infrastructure as Code (IaC), System Design and Implementation, Development Environment, Application Performance Management, Natural Language Processing

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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

    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 日本語版: Google Cloud
    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Português: Google Cloud
    • Build a Developer Portfolio with SvelteKit & Sanity CMS: Packt
    • Google Workspace Security - Português Brasileiro: Google Cloud
    • Ultimate Argo Bootcamp – 6 DevOps Projects Included: Packt
    • Vector Search and Embeddings - Bahasa Indonesia: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文: Google Cloud
    • Como criar apps de IA generativa no Google Cloud: Google Cloud
    • Vector Search ve Yerleştirilmiş Öğeler: Google Cloud

    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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