This course provides an overview of some different concepts underpinning Generative AI, their mathematical principles, and their applications in engineering. The focus will be on the practical implementation of generative AI including, neural networks, attention mechanism, and advanced deep learning models.
Generative AI: Foundations and Concepts
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Network Architecture
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Mathematical Modeling
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Récemment mis à jour !
avril 2025
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you will explore the foundations of neural networks, including perceptrons, architectures, and learning algorithms. You will dive deeply into optimization methods critical for efficient training, focusing on advanced techniques like Newton’s and quasi-Newton methods, momentum, RMSProp, and Adam optimization algorithms.
Inclus
6 vidéos15 lectures2 devoirs2 sujets de discussion
This module guides you through the mathematical approaches to regularization techniques that enhance neural network generalization and prevent overfitting. You will analyze concepts including Stein’s unbiased risk estimator, eigen decomposition, ensemble methods, dropout mechanisms, and advanced normalization techniques such as batch normalization.
Inclus
4 vidéos17 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
In this module, you will examine convolutional neural networks (CNNs), including convolution operations, parameter sharing, kernel methods, and multi-dimensional data structures. You'll explore advanced CNN architectures, regularization, normalization techniques, and the implications of random kernels on network learning behavior.
Inclus
5 vidéos31 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
In this module, you will analyze the maths underpinning generative models and maximum likelihood estimation (MLE). You will explore divergence metrics such as Kullback-Leibler divergence, Bayesian network structures, and autoregressive modeling methods, focusing on their theoretical foundations and practical implications.
Inclus
6 vidéos33 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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Statut : Essai gratuitDuke University
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Statut : Essai gratuit
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